混沌时间序列的Anfis-量子网络预测

蒋文科; 谭阳红

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针对混沌时间序列的解析方程的不确定性,本文提出了Anfis-量子组合预测网络.此网络不依赖混沌时间序列的确定性方程和初始条件,根据给定的训练数据,先采用Anfis网络对训练数据进行处理,再与量子神经网络组合预测,从而提高预测能力和精度.最后以Mackey-Glass混沌时间序列进行实验,结果表明Anfis-量子网络具有良好的局部泛化能力,其预测精度明显高于BP神经网络和量子神经网络.

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来源
《计算机工程与科学》 |2010年第8期|134-137|共4页
作者
蒋文科; 谭阳红;
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作者单位

湖南大学电气与信息工程学院;

湖南;

长沙;

410082;

湖南大学电气与信息工程学院;

湖南;

长沙;

410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
.混沌时间序列; 量子网络; 组合网络; 预测;

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