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文檔簡(jiǎn)介
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究已有近半個(gè)世紀(jì)的歷史,在最近幾年里,我國(guó)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究取得了不少成果,本文主要研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用。非線性模型由于權(quán)值過(guò)多易產(chǎn)生過(guò)適應(yīng)現(xiàn)象,本文針對(duì)此問(wèn)題,提出一種選擇構(gòu)建最優(yōu)模型的神經(jīng)因子數(shù)的新方法。另外,本文還對(duì)同時(shí)具有長(zhǎng)、短周期性質(zhì)的非線性動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,傳統(tǒng)單一模型限制了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)較復(fù)雜非線性時(shí)間序列方面的應(yīng)用。
本課題研究的目的在于解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)同時(shí)具有長(zhǎng)
2、、短周期的非線性動(dòng)力系統(tǒng)的問(wèn)題,并以優(yōu)化單一模型為出發(fā)點(diǎn),建立混合模型為創(chuàng)新點(diǎn),最終達(dá)到模型優(yōu)化的目的。在此過(guò)程中,對(duì)于單一模型的過(guò)適應(yīng)問(wèn)題我們又引入最小描述長(zhǎng)度理論(Minimum Description Length Criterion),用于尋找最優(yōu)模型的合適大小,提高模型一預(yù)測(cè)質(zhì)量。
本文通過(guò)對(duì)非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)的進(jìn)一步研究基礎(chǔ)上,改進(jìn)原有單一模型,構(gòu)造混合模型,再運(yùn)用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱預(yù)測(cè)分析多組非線性的計(jì)算
3、數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。并給出實(shí)際數(shù)據(jù)(人體脈搏、股票指數(shù))的預(yù)測(cè)分析實(shí)例。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:
首先,為克服具有大量參數(shù)的非線性模型易產(chǎn)生的過(guò)適應(yīng)現(xiàn)象,研究最小描述長(zhǎng)度理論在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用算法,選擇最優(yōu)模型,該算法既提高了模型本身的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,又提高了模型的泛化能力。
其次,使用數(shù)據(jù)替代(Surrogate)技術(shù)假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)P皖A(yù)測(cè)誤差。其中的零假設(shè)為純?cè)胍?,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為相關(guān)維數(shù)。該方法為證明MDL模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)
4、確性提供雙重依據(jù)。
再次,采用非線性時(shí)間序列建模方法,分析具有長(zhǎng)、短周期的非線性數(shù)據(jù),摒棄傳統(tǒng)單一模型,建立雙嵌套混合模型同時(shí)捕捉其快、慢趨勢(shì)。
最后,應(yīng)用“Ikeda+Lorenz”計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行混合模型仿真分析,并進(jìn)一步使用人體脈搏、股票指數(shù)等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),推廣了該模型在實(shí)際科研中的應(yīng)用。
本文由實(shí)驗(yàn)和仿真得到的結(jié)論提供了一個(gè)預(yù)測(cè)同時(shí)具有長(zhǎng)、短周期非線性動(dòng)力系統(tǒng)的新方法,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)較復(fù)雜非線性動(dòng)力系統(tǒng)的
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