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题名基于QPSO-FNN的混沌时间序列预测
被引量：3
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作者
潘玉民
邓永红
张全柱
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机构
华北科技学院信息与控制技术研究所
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第8期91-94,98,共5页
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基金
国家安全生产监督管理总局安全生产科技发展指导性计划项目(06-472)
河北省教育厅科学研究基金项目(Z2006439)
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文摘
提出一种太阳黑子月均数混沌时序的模糊神经网络预测方法。该方法根据时间序列的延迟因子和饱和嵌入维数重构相空间,利用Lyapunov指数法判别时序系统的混沌特性,采用混合pi-sigma模糊神经推理方法拟合混沌吸引子特性。其中混合pi-sig-ma模糊神经网络以高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数,在线动态调整隶属度函数和结论参数,并采用量子粒子群算法(QPSO)优化网络初始参数,提高预测准确度。该模型具有物理意义清晰、预测精度高以及预测结果确定等优点,仿真实验结果证明了该方法的有效性。
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关键词
混沌时间序列
太阳黑子
混合pi-sigma
模糊神经网络
qpso-fnn
预测
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Keywords
Chaotic time series Sunspot Hybrid pi-sigma Fuzzy neural network qpso-fnn Prediction
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化
被引量：5
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作者
赵晶
孙俊
须文波
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机构
江南大学物联网工程学院
山东轻工业学院现代教育技术中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第10期17-19,22,共4页
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基金
国家自然科学基金No.60703106
No.60474030~~
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文摘
模糊神经网络参数学习是一个函数优化问题。针对已有优化方法收敛精度不高的缺点,提出基于文化量子粒子群算法的模糊神经网络参数优化,并将其应用于混沌时间序列预测。仿真实例结果证实了该算法的优越性。
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关键词
模糊神经网络
参数优化
量子粒子群算法
文化算法
混沌时间序列
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Keywords
Fuzzy Neural Network（FNN）
parameter optimization
Quantum-behaved Particle Swarm Optimization（QPSO）
Cultural Algorithm（CA）
chaotic time series
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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