小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究

摘要：

在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力.针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架.在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进而确定改进的小波网络模型的结构,结合BP算法和遗传算法对模型的参数进行学习.最后,在带噪声的Mackey-Glass混沌序列预测实验中验证了该框架的有效性.

关键词：回归-小波网络、小波去噪、混沌时间序列预测、相空间重构

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：125-127