非线性时间序列预测相关论文
在分析回声状态网络（ESN）的储备池神经元总数和储备池谱半径基础上，提出一种分布式回声状态网络（DESN）的模型.该模型融合了三个大规模的......
针对工业控制系统安全防护缺乏动态防御、态势感知等手段的问题,结合工业控制系统业务固定的特点,提出了安全态势评估与预测框架,......
全球气候变化已被公认为当今世界最为重要的环境问题之一。水文气象过程是一个各要素相互作用、相互影响的复杂动态循环系统。由于......
径向基函数(RBF)神经网络是一种具有单隐层的三层前馈网络，其网络结构和学习算法与BP网络有着很大的差别，在一定程度上克服了BP网络......
随着对非线性科学研究的深入,人们惊奇的发现非线性系统无处不在。生物系统中此起彼伏的种群数量,气象系统中周而复始却又不严格重......
准确预测高炉冶炼过程中的各种状态是有效控制高炉的前提。目前许多基于神经网络的高炉状态预测系统，对大部分炉况变化平稳条件下的......
为了更精确地预测岩土工程应力、变形等的非线性时间序列,提出了基于小波优化的长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA......
本文主要研究了人工神经网络模型在通信网络路由优化和非线性时间序列信号预测这两个领域中的应用。 在网络路由优化的部分，我们......
本文主要研究最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法在非线性时间序列预测中的应用。主要内容包括使用不同的方法减少LS-SVM中支持向量个......
本文主要研究v支持向量机方法在非线性时间序列预测中的应用。主要内容包括：分析选取不同参数对网络预测性能的影响，为了选取较好的......
对于间歇蒸馏过程,提前准确判断从低馏分到主馏分的转馏分点是影响最终产品质量和产量的关键环节,设计基于数据挖掘技术的转馏分点......
为研究面向动作捕捉的非线性时间序列预测的方法。通过对人体动作数据进行分析,研究并实现基于动作捕捉数据的预测方法,解决因传感......
ＦＫＣＮ（Ｆｕｚｚｙ Ｋｏｈｏｎｅｎ ｃｌｕｓｔｅｒ ｎｅｔｗ ｏｒｋ）将模糊隶属度的概念用于Ｋｏｈｏｎｅｎ 神经网络的学习和更新策略中，改善了Ｋｏｈｏｎｅｎ 网络的性能，是一种更为快速有效的聚类网络。作者将ＦＫＣＮ用于优化ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌｂａｓｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）神经......
利用具有二阶收敛效应的Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化BP的权值修正量,提出了一种快速收敛的LMBP学习算法,给出了基于LMBP神经......
为获得横摇运动在不同时间尺度下的演变规律,提出基于小波变换(WT)理论进行船舶横摇运动非线性时间序列分析与预测的方法.通过小波......
径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基......
随着基于GPS的功角测量技术在电力系统中的广泛应用,在线轨迹的预测成为了可能,其对于暂态稳定紧急控制具有重要意义。本文基于Nor......
文章根据隐节点对整个网络输出贡献的相对大小，提出删除策略，并结合资源分配网络的增长规则，使得径向基函数神经网络的隐节点在学习过......
我国加入WTO后，煤炭市场也必将与国际煤炭市场接轨，合理准确地预测国际煤炭市场价格的趋势与走向，对我国的煤炭出口、生产以及投资决......
煤炭需求预测的方法很多，主要有主观推断法、趋势外推法、国内生产总值单位能耗预测法、消费弹性系数法、主要消耗部门预测法、人均......
基于信息几何理论, 提出一种新的支持向量机核函数改进算法. 利用与数据有关的保角映射, 使核函数具有数据依赖性. 对股票价格数据......
利用具有二阶收敛效应的Levenberg-Marquardt（L-M）算法优化BP的权值修正量，提出了一种快速收敛的LMBP学习算法，给出了基于LMBP神经网络......
基于相空间重构的非线性预测思想，建立一个时滞的BP神经网络模型。采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力，区别于一般的预测方法......
利用人工神经网络进行时间序列预测是一种较新的方法,它具有不需建立复杂的数学模型以及非线性映射能力强等优点.采用动量法和学习......
在前馈神经网络连接权的动力学方程中引进一非线性反馈项后,网络在权空间具有混沌动力学行为.应用这种算法的神经网络对基于Mackey......
本文基于慢特征方法的理论,从一个非线性非平稳时间序列中提取外强迫因子,建立包含外强迫因子的非平稳时间序列预测模型。该方法不......
The least squares support vector machine (LS-SVM) is used to study the nonlinear time series prediction.First, the param......
本文简要介绍了人工神经网络,BP神经网络的结构、训练和学习规则以及人工神经网络非线性时间序列预测的应用概况.......
间歇过程变量的在线预测是一种重要的生产过程质量控制手段。实现间歇过程变量的在线预报需要对过程以往的批次数据建立预测模型，即......
在混沌算法神经网络的预测模型中 ,适当选择非线性反馈项 ,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为 ,网络系统在学习和训练过程中能......
20世纪下半叶兴起的混沌理论为非线性动力学系统的研究开创了新途径。对复杂机械 系统中可能出现的强非线性行为(如混沌）......
