基于混沌神经网络的海洋经济预测仿真研究

为解决非线性对象的预测控制问题,提出基于混沌神经网络的控制方法。将海洋经济作为非线性对象,建立混沌神经网络模型的基本结构,对其时间序列进行相空间重构,利用信息熵及假近邻法确定时间延迟及最佳嵌入维数。进而确定非线性对象的混沌特性和混沌神经网络的拓扑结构。仿真中建立测试样本、实验样本,对比预测值及真实值,仿真结果证明了该方法的有效性,且混沌神经网络训练时不会陷入局部极小值的前提下,减少训练时间,保证预测精度。