基于尺度UKF小波网络的混沌时间序列预测

• 作者: 丛伟 赵亮 赵鲲鹏
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 其他
• 关键词: 小波 神经网络 卡尔曼滤波 混沌时间序列
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 114-116,120
• 分类号: O545
• 字数: 2287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2010.05.034

摘要

根据小波网络和Kalman滤波的特点,将小波网络的权重、平移因子和伸缩因子作为Kalman滤波的状态变量进行估计,提出一种训练速度快、泛化能力强的小波网络的尺度无轨迹Kalman滤波学习算法.然后,利用Rǒssler时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该算法进行了验证.仿真结果表明,该算法预测混沌时间序列收敛速度快,预测精度高,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得较好的预测效果.可以胜任混沌时间序列的精确建模和预测任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丛伟	空军工程大学工程学院	37	153	8.0	11.0
2	赵鲲鹏		3	7	1.0	2.0
3	赵亮	空军工程大学工程学院	5	4	1.0	1.0