神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混沌時間序列預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、在非線性信號處理領(lǐng)域,混沌與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合是一個新興的課題。混沌是非線性動態(tài)系統(tǒng)所特有的一種運(yùn)動形式,它既普遍存在又極具復(fù)雜性。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有聯(lián)想記憶等非線性特性,特別適用于處理高度非線性系統(tǒng)復(fù)雜問題,所以基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測技術(shù)是解決混沌時間序列預(yù)測問題的有效方法,同時又為預(yù)測理論的研究開辟了新的、廣闊的發(fā)展空間。
　　近年來,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的不斷發(fā)展,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法也在不斷提出。本文以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相空間重構(gòu)相關(guān)理論為基礎(chǔ)

2、,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法去處理混沌時間序列預(yù)測問題,并重點(diǎn)對自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行算法集成對比研究。
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種較新的信息處理學(xué)科,具有許多的優(yōu)點(diǎn),在本質(zhì)上它是大規(guī)模并行處理的自適應(yīng)非線性系統(tǒng),具有很強(qiáng)的自學(xué)能力和非線性逼近能力,善于聯(lián)想、概括、類比和推廣。而自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)是一種頗具特色的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣,同樣具有以任意精度逼近任何線性或非線性函數(shù)的功能,并且收斂速度快、誤差

3、小、所需訓(xùn)練樣本少等優(yōu)點(diǎn),它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理相結(jié)合的產(chǎn)物,由于它在算法上的取長補(bǔ)短,相比傳統(tǒng)方法,將會顯示出比單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的預(yù)測效果。
　　本文主要研究成果包括如下幾個方面:
　　(1)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其五種改進(jìn)型算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法;另外,基于模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,將二者相結(jié)合形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),重點(diǎn)研究了自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)。
　　(2)為驗(yàn)證算法的有效性,使用了Mackey-Glass時間序

4、列、Lorenz時間序列等五種混沌時間序列,構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的混沌時間序列預(yù)測模型,并利用建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型,對五種具體混沌時間序列進(jìn)行了預(yù)測仿真實(shí)驗(yàn),對各種算法進(jìn)行集成對比研究,預(yù)測效果比較理想,結(jié)果表明本文所建立的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測模型具有很好的預(yù)測能力,另外通過對各種算法的對比研究和分析可知,自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)在混沌時間序