基于Chebyshev神经网络的非线性动态系统预测

摘要：

针对非线性动态系统的预测常受到噪声或其他过程的耦合影响,使得规律变得难以发现的问题,提出了以一组Chebyshev正交基函数作为神经网络中各隐神经元的激励函数的新型的Chebyshev基函数神经网络预测模型.将该模型作为非线性动态系统预测模型,并采用基于粒子群和模拟退火组成的文化基因算法优化神经网络的权值,可以达到很高的预测精度和很好的预测结果.Chebyshev神经网络与传统的BP(back propagation)神经网络相比,工作量大大减少,加快了收敛性.文化基因算法用于确定权值的Chebyshev神经网络分别与粒子群和模拟退火优化的Chebyshev神经网络相比具有更好的拟合效果.

关键词：Chebyshev神经网络、非线性动态系统、文化基因算法、预测

所属期刊栏目：40

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51575469

在线出版日期：2016-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：31-36