基于粒子群优化的积单元网络预测混沌序列

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fyzqi210

【摘要】

：

提出一种基于粒子群优化(PSO)的积单元神经网络(PUNN)预测混沌时间序列的方法.PUNN信息存储能力强,但是它的训练却很困难.PSO是一类基于群智能的随机全局优化技术,故该文用PS

【作者】

：

李爱国覃征

【机构】

：

西安交通大学,西安交通大学

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2004年6期

【关键词】

：

积单元神经网络粒子群优化混沌时同序列预测预报 product unit neural networks particle swarm optimi

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提出一种基于粒子群优化(PSO)的积单元神经网络(PUNN)预测混沌时间序列的方法.PUNN信息存储能力强,但是它的训练却很困难.PSO是一类基于群智能的随机全局优化技术,故该文用PSO算法训练PUNN.对Mackey-Glass混沌序列分别用PUNN和模糊神经网络方法做的单步及多步预测对比实验结果说明不仅用PSO算法训练PUNN是有效的,而且用PUNN预测混沌时间序列是一种有效的方法.

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