基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法

• 作者: 左红艳 王爽英 王益伟 罗周全
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 模糊 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 地质工程·土木工程
• 页码范围: 2812-2818
• 分类号: TP183|TD75
• 字数: 5116字
• 语种: 中文

摘要

为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型.研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力；该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗周全	中南大学资源与安全工程学院	200	2446	24.0	39.0
2	王爽英	中南大学资源与安全工程学院	6	96	3.0	6.0
3	左红艳	中南大学资源与安全工程学院	7	114	5.0	7.0
4	王益伟	中南大学资源与安全工程学院	9	103	7.0	9.0