摘要:针对传统相空间重构参数的选取无统一标准,影响混沌时序相空间重构质量及预测精度问题,提出了相空间重构优化参数动态神经网络预测模型的新方法.该方法在重构相空间的基础上利用动态
神经网络模型对混沌时序进行预测,由预测误差综合确定预测模型的参数设置,并反推出重构相空间的最佳嵌入维数和延迟时间.通过对Lorenz混沌系统的仿真,证明文章提出的方法是有效的.
原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/qgsj201723006
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