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本文通过数值仿真说明了神经网络预测方法的优越性和可靠性；创新地利用预测效果定量的检测了不同大小的噪声对混沌时间序列预测的影响，并且探讨了消噪的方法；随后又研究了神经网络进行预测时对嵌入参数的鲁棒性；最后用神经网络预测方法进行Rayleigh-Benard信号的预测，得到了理想的效果。
神经网络在混沌预测中的应用
【摘 要】
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本文通过数值仿真说明了神经网络预测方法的优越性和可靠性；创新地利用预测效果定量的检测了不同大小的噪声对混沌时间序列预测的影响，并且探讨了消噪的方法；随后又研究了神经网
【机 构】
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解放军理工大学理学院流体力学研究中心,南京,211101
【出 处】
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第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议
【发表日期】
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2009年期
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