本文關(guān)鍵詞：基于免疫RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌時間序列預測模型研究

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【摘要】：混沌時序預測是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的混沌性構(gòu)建一個預測模型,利用歷史數(shù)據(jù)確定預測模型參數(shù),預測未來值的過程.基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌時序預測模型,已經(jīng)逐漸成為混沌時序預測的研究熱點.針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測法在輸入數(shù)據(jù)量較大、維數(shù)較高時出現(xiàn)的內(nèi)存需求大、局部收斂的問題,利用免疫克隆算法的全局收斂性來尋找RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的隱層中心,采用最小二乘法確定輸出層權(quán)值,提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度和精度.從而提出了免疫RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法,并建立基于免疫RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法的混沌時間序列預測模型.通過仿真實驗,驗證改進預測模型的有效性和可行性.
【學位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP183;O415.5;O211.61

【參考文獻】

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本文編號：1275113