混沌时间序列的自适应正交小波神经网络预测

• 作者: 刘君华 林遂芳 王华民 郭会军
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌时间序列 小波框架 正交化逐步选择 自适应预测
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 295-300
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3590字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2008.03.008

摘要

针对非线性混沌时间序列预测问题,提出一种基于正交小波神经网络的自适应预测算法.根据来自非线性序列模型的期望输入输出数据,利用小波框架理论建立初始的小波神经网络.采用正交化逐步选择方法对于初始小波神经网络进行结构优化,从而建立最精简的网络模型.同时引入在线学习算法在线修改网络权值和小波神经元的参数,从而提高模型的自适应能力和泛化能力.通过对时滞Mackey-Glass超时间序列和时变Lorenz混沌序列的预测,证明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君华	西安交通大学电气工程学院	224	3216	28.0	45.0
2	王华民	西安理工大学自动化与信息工程学院	42	586	13.0	23.0
3	林遂芳	西安理工大学自动化与信息工程学院	10	81	6.0	9.0
4	郭会军	西安理工大学自动化与信息工程学院	13	244	7.0	13.0