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提出一种用于混沌时间序列预测的奇异值分解Volterra滤波器．在Volterra滤波系数计算过程中，采用奇异值分解的方法得到线性方程组的最小二乘解．4种混沌序列的预测实验表明：该滤波器对混沌流的预测性能远优于NLMS自适应Volterra滤波器，前者的一步预测相对误差比后者小3～4个数量级．
基于奇异值分解的混沌时间序列Volterra预测
【摘 要】
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提出一种用于混沌时间序列预测的奇异值分解Volterra滤波器．在Volterra滤波系数计算过程中，采用奇异值分解的方法得到线性方程组的最小二乘解．4种混沌序列的预测实验表明：该滤波
【机 构】
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海军工程大学电子工程学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【发表日期】
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2007年4期
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