【摘 要】
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混沌时序预测是根据历史数据的混沌性构建一个预测模型,利用历史数据确定预测模型参数,预测未来值的过程.基于前馈神经网络的混沌时序预测模型,已经逐渐成为混沌时序预测的研
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混沌时序预测是根据历史数据的混沌性构建一个预测模型,利用历史数据确定预测模型参数,预测未来值的过程.基于前馈神经网络的混沌时序预测模型,已经逐渐成为混沌时序预测的研究热点.针对RBF神经网络预测法在输入数据量较大、维数较高时出现的内存需求大、局部收敛的问题,利用免疫克隆算法的全局收敛性来寻找RBF神经网络的隐层中心,采用最小二乘法确定输出层权值,提高RBF神经网络的收敛速度和精度.从而提出了免疫RBF神经网络预测算法,并建立基于免疫RBF神经网络预测算法的混沌时间序列预测模型.通过仿真实验,验证改进预测模型的有效性和可行性.
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