混沌时间序列的神经网络预测研究

• 作者: 刘振 尚崇伟 王永生 范洪达
• 来源期刊: 海军航空工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 时间序列 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 21-25,32
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 2811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1522.2008.01.006

摘要

研究了一类特殊非线性系统--混沌系统的预测问题.混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,混沌时间序列难以预测和控制,文章先是通过重构系统状态相空间分析混沌时间序列,然后采用多层前向神经网络对其进行预测.对典型的Lorenz和Mackey-Glass混沌序列预测结果表明,如果训练样本足够多,网络结构简单适当,训练后的网络具有很好的泛化性能,说明神经网络预测方法具有较好的工程实用价值.最后分析神经网络初始权值设置对预测性能的影响,指出改进方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范洪达	海军航空工程学院兵器科学与技术系	95	767	17.0	23.0
2	王永生	海军航空工程学院兵器科学与技术系	37	276	9.0	15.0
3	刘振	海军航空工程学院兵器科学与技术系	19	68	5.0	7.0
4	尚崇伟	海军航空工程学院新装备培训中心	7	36	3.0	5.0