基于神经网络的联合混沌时间序列的预测研究(英文)

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提出了利用前馈神经网络预测联合混沌序列,通过引用著名的Henon和Lozi混沌系统作为仿真实验产生联合混沌信号序列。预测结果证明,用改进的BP算法训练的NN可以完全预测联合混沌信号序列。 Proposed the use of feedforward neural network prediction joint chaotic sequence, by reference to the famous Henon and Lozi chaotic system as a simulation experiment to produce joint chaotic signal sequence. The prediction results show that the NN trained by the improved BP algorithm can completely predict the joint chaotic signal sequence.
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