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针对混沌时间序列特征空间多变性的特点,在SOM自组织神经网络中嵌入局部线性回归模型,用于混沌时间序列的预测.该方法融合了局部线性预测的优点以及SOM网络数据快速聚类能力、可视化特征识别性质和拓扑保留映射特点,既可减少运算时间和存储空间,又能适应混沌时间序列的多变特征,取得了较高的预测精度.
嵌入局部模型的SOM网络对混沌时间序列预测研究
【摘 要】
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针对混沌时间序列特征空间多变性的特点,在SOM自组织神经网络中嵌入局部线性回归模型,用于混沌时间序列的预测.该方法融合了局部线性预测的优点以及SOM网络数据快速聚类能力
【机 构】
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空军工程大学
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2003年1期
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