采用优化极限学习机的多变量混沌时间序列预测

• 作者: 蒋国平 高光勇
• 来源期刊: 物理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 多变量时间序列 混沌序列预测 复合混沌优化
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 37-45
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

基于优化极限学习机理论,提出一种多变量混沌时间序列预测方法.该方法利用复合混沌和混沌变尺度算法对极限学习机的模型参数进行搜索和优化,以提高极限学习机的泛化性能;然后利用优化后的极限学习机对Rossler耦合系统的多变量混沌时序进行一步和多步预测,并且与同类算法进行了比较,结果表明了该方法的有效性,且算法具有较强的抗噪能力;最后讨论了预测结果和隐层神经元数目的关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋国平	南京邮电大学控制与智能技术研究中心	124	1421	20.0	31.0