排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 125 毫秒
1
1.
2.
3.
4.
基于非单点模糊正则网络的时间序列预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
目的建立一种新的具有抗噪声能力的神经网络时间序列预测模型。方法通过将非单点模糊系统引入正则神经网络结构来建立模型。结果具有很强的抗噪声能力,且收敛速度快,全局搜索能力强。将该模型用于实例样本的预测,并和别的神经网络预测模型相比较。抗噪声能力的神经网络时间序列预测模型性能,比神经网络预测模型的性能显著提高。结论所建立的模型在性能上有显著提高,在一定程度上解决了视经网络的固有缺陷,今后有待降低计算复杂度。 相似文献
1