小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究

• 作者: 吴本昌 牛国鹏 陈晓云
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 回归-小波网络 小波去噪 混沌时间序列预测 相空间重构
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 125-127
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.09.040

摘要

在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力.针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架.在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进而确定改进的小波网络模型的结构,结合BP算法和遗传算法对模型的参数进行学习.最后,在带噪声的Mackey-Glass混沌序列预测实验中验证了该框架的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	兰州大学信息科学与工程学院	33	219	8.0	13.0
2	吴本昌	兰州大学信息科学与工程学院	2	24	2.0	2.0
3	牛国鹏	兰州大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0