混沌时间序列的混合粒子群优化预测

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liu1513

【摘要】

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提出一种混合粒子群优化算法,即在改进粒子群优化算法全局搜索模型参数的基础上,利用梯度下降法进一步确定径向基神经网络模型参数,以提高网络的收敛精度和网络性能.采用基于

【作者】

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刘伟王科俊邵克勇

【机构】

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哈尔滨工程大学自动化学院,大庆石油学院电气工程系

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2007年5期

【关键词】

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混沌时间序列粒子群算法径向基神经网络梯度下降法 Chaotic time series Particle swarm optimization Rad

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提出一种混合粒子群优化算法,即在改进粒子群优化算法全局搜索模型参数的基础上,利用梯度下降法进一步确定径向基神经网络模型参数,以提高网络的收敛精度和网络性能.采用基于RBFNN的混合粒子群优化算法进行离散Henon和连续Mackey-Glass混沌时间序列预测仿真,结果表明该算法能快速精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.

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