基于模糊预测器模型的混沌时间序列预测

张立权; 邵诚

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基于数据挖掘思想,使用兴趣度度量和改进的梯度下降法,提出一种新的、具有自学习能力的模糊方法来建模和预测混沌时间序列.所提方法不仅能同时辨识模糊模型、调整其参数及确定输出空间的最优模糊子集,而且解决了梯度下降法中存在的收敛速度和振荡之间的冲突问题.仿真结果表明新方法是有效的、准确的,它能很好地辨识系统的特征,并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法.*

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来源
《信息与控制》 |2005年第6期|660-664|共5页
作者
张立权; 邵诚;
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作者单位

大连理工大学信息与控制研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
混沌; 数据挖掘; 预测; 模糊模型;

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