10.3969/j.issn.1008-1151.2006.01.030
雷达和导航信号的混沌分析与遗传优化的RBF神经网络预测
文章从建立雷达和导航信号的轨迹的相空间入手,通过计算Lyapunov指数,得出系统的演化行为是混沌的过程的结论,并对其进行了主分量(PCA)分析,而小波分析与遗传算法优化的RBF网络结合,解决了传统的线性理论不能预测混沌时间序列的难题,从预测的结果来看,全面提高了预测速度,为系统建模奠定了基础.
Lyapunov指数、混沌、主分量分析、遗传算法、RBF神经网络
TN95
2006-02-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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