混沌时间序列的组合网络预测研究

• 作者: 周野 文娟 谭阳红 龙伯华
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌时间序列 自适应模糊递归网络 组合网络 预测
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 166-169
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.11.042

摘要

针对混沌时间序列的解析方程的不确定性,提出了自适应模糊递归网络组合预测网络.网络不依赖混沌时间序列的确定性方程和初始条件,根据给定的训练数据,先采用Anfis网络对训练数据进行处理,然后与Elman网络组合预测,从而提高了预测能力和精度.通过对Mackey2Glass混沌时间序列仿真实验,表明了Anfis-Elman网络增强了局部泛化能力,其预测精度明显高于BP网络和Elamn等网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭阳红	湖南大学电气与信息工程学院	98	1126	17.0	30.0
2	龙伯华	湖南大学电气与信息工程学院	13	123	6.0	11.0
3	周野	湖南大学电气与信息工程学院	12	99	5.0	9.0
4	文娟	湖南大学电气与信息工程学院	14	165	6.0	12.0