本文關(guān)鍵詞： 相空間重構(gòu) 泛函級數(shù) 多步預(yù)測 VNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 混沌　出處：《自動化學(xué)報》2014年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究了VNNTF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Volterra neural network traffic flow model,VNNTF)交通流量混沌時間序列多步預(yù)測問題.通過分析比較交通流量混沌時間序列相空間重構(gòu)的嵌入維數(shù)和Volterra離散模型之間的關(guān)系,給出了確定交通流量Volterra級數(shù)模型截斷階數(shù)和截斷項數(shù)的方法,并在此基礎(chǔ)上建立了VNNTF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流量時間序列模型;設(shè)計了交通流量Volterra神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速學(xué)習算法;最后,利用交通流量混沌時間序列對VNNTF網(wǎng)絡(luò)模型,Volterra預(yù)測濾波器和BP網(wǎng)絡(luò)進行了多步預(yù)測實驗,比較了多步預(yù)測結(jié)果的仿真圖、絕對誤差的柱狀圖以及歸一化后的方均根;實驗結(jié)果表明VNNTF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多步預(yù)測性能明顯優(yōu)于Volterra預(yù)測濾波器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).
[Abstract]:The multistep prediction of traffic flow chaotic time series based on VNNTF neural network traffic flow model is studied. The relationship between the embedded dimension of phase space reconstruction of traffic flow chaotic time series and the Volterra discrete model is analyzed and compared. The method of determining the truncation order and the number of truncation terms of Volterra series model of traffic flow is given. On the basis of this, the traffic flow time series model of VNNTF neural network is established, the fast learning algorithm of Volterra neural network of traffic flow is designed, and the fast learning algorithm of Volterra neural network of traffic flow is designed. Using chaotic time series of traffic flow, the multistep prediction experiment of VNNTF network model is carried out, and the simulation diagram of multi-step prediction results, the histogram of absolute error and the normalized square mean root are compared. The experimental results show that the multi-step prediction of VNNTF neural network is better than that of Volterra predictive filter and BP neural network.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;
【基金】：國家杰出青年科學(xué)基金(50925727) 教育部科學(xué)技術(shù)研究重大項目(313018) 安徽省高校自然科學(xué)基金重點項目(KJ2012A219) 中國博士后科學(xué)基金(2013M541823)資助~~
【分類號】：U491.1;TP183

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本文編號：1534399