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期刊论文
基于过程神经元网络的时间序列预测方法
基于过程神经元网络的时间序列预测方法
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:johnnywong
【摘 要】
:
传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进
【作 者】
:
刘志刚
杜娟
许少华
李盼池
【机 构】
:
东北石油大学计算机与信息技术学院
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2012年5期
【关键词】
:
过程神经元网络
量子粒子群
双链结构
时间序列预测
算法设计
网络训练
Process Neural Networks(PNN) quantum particl
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传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进行训练,以Mackey-Glass混沌时间序列预测为例进行实验。仿真结果表明,该方法的均方误差比普通神经网络低一个数量级。
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