【摘 要】
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针对基于LMS的自适应预测算法对具有时变特性的时间序列预测在鲁棒性等方面存在缺陷,而使用最大广义相关熵准则以衡量输入输出的相似度,它含有误差分布的高阶统计量,对数据处理具有一定的鲁棒性,提出了一种基于MCC的混沌时间序列自适应预测算法,考虑到LMS算法和MCC准则的优势,将输入序列和权值向量分成两组,分别用LMS和MCC进行迭代训练,得到组合的新自适应预测算法。仿真结果表明,组合自适应预测算法在预
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针对基于LMS的自适应预测算法对具有时变特性的时间序列预测在鲁棒性等方面存在缺陷,而使用最大广义相关熵准则以衡量输入输出的相似度,它含有误差分布的高阶统计量,对数据处理具有一定的鲁棒性,提出了一种基于MCC的混沌时间序列自适应预测算法,考虑到LMS算法和MCC准则的优势,将输入序列和权值向量分成两组,分别用LMS和MCC进行迭代训练,得到组合的新自适应预测算法。仿真结果表明,组合自适应预测算法在预测精度和鲁棒性方面都要优于基于LMS或基于MCC的预测算法。
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