【摘 要】
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复杂系统行为预测是复杂系统管理与决策的重要内容.为了在确保预测准确性的前提下提高系统预测的稳定性和泛化能力,提出一种基于主成分分析结合加入 B 样条的连续 CMAC 递推
【机 构】
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中国科学技术大学电子科学与技术系; 中国科学技术大学信息管理与决策科学系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60575033)
论文部分内容阅读
复杂系统行为预测是复杂系统管理与决策的重要内容.为了在确保预测准确性的前提下提高系统预测的稳定性和泛化能力,提出一种基于主成分分析结合加入 B 样条的连续 CMAC 递推最小二乘算法(CMAC-RLS)的组合模型的预测方法(PCA-BMAC-RLS).首先利用主成分分析来降低输入变量的维数以减少 CMAC 权系数空间.其次采用 BMAC-RLS 算法以确保权值的收敛且能提供函数的微分信息以适合复杂系统的在线建模.最后以实际应用为例,对比采用 RBF 神经网络模型和本文的 PCA-BMAC-RLS 组合模型的预测实验.实验结果显示,本文方法具有稳定性好、泛化能力强、运行速度快、预测精度高等显著优点.
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