混沌时间序列的神经网络预测探讨(pdf 6页)

混沌时间序列的神经网络预测探讨内容提要：
研究了一类特殊非线性系统——混沌系统的预测问题。混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为，混
沌时间序列难以预测和控制，文章先是通过重构系统状态相空间分析混沌时间序列，然后采用多层前向神经网
络对其进行预测。对典型的Lorenz 和Mackey-Glass 混沌序列预测结果表明，如果训练样本足够多，网络结构简
单适当，训练后的网络具有很好的泛化性能，说明神经网络预测方法具有较好的工程实用价值。最后分析神经
网络初始权值设置对预测性能的影响，指出改进方向。
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