混沌时间序列混合预测方法探索
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F403.7

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中国科学院资助项目


Research on the Mixed Forecasting Methods of Chaotic Time Series
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    根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。

    Abstract:

    The C-ANN(chaotic artificial neural networks) forecasting model is set up based on Kolmogorov continuity theoremin the paper.The C-ANN-GA(chaotic artificial neural networks genetic algorithms) methods are put forwardto solve the forecasting problem of chaotic time series non-analytic arithmetic formula,so that the forecasting methods of chaotic time series are new developed.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

吕瑞华,王卫亚,Lü Rui-hua, WANG Wei-ya.混沌时间序列混合预测方法探索[J].中国软科学,2006,(2):150-154

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  • 收稿日期:2005-10-30
  • 最后修改日期:2006-02-17
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