| 基于改进BP神经网络的混沌时间序列预测方法对比 |
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| 引用本文： | 温文,龚祝平.基于改进BP神经网络的混沌时间序列预测方法对比[J].河南科学,2013(8). |
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| 作者姓名： | 温文 龚祝平 |
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| 作者单位： | 华南理工大学工商管理学院,广州,510641 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(50675069，71271089)；广东省哲学社会科学“十二五”规划项目 |
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| 摘 要： | 针对BP神经网络预测混沌时间序列存在的易陷入局部极小值和收敛速度较慢的问题，选取了两种改进预测模型，即GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型。并将这两种模型对Lorenz混沌时间序列进行了预测比较实验。实验表明，两种改进模型比BP神经网络预测模型具有更好的预测性能，并且PSO-BP预测模型较GA-BP预测模型的预测精度更高。
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| 关 键 词： | 混沌时间序列 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 |
The Chaotic Time Series Prediction Comparison Based on Improved BP Neural Network Methods |
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| Wen Wen
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Gong Zhuping.The Chaotic Time Series Prediction Comparison Based on Improved BP Neural Network Methods[J].Henan Science,2013(8). |
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| Authors: | Wen Wen Gong Zhuping |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | chaotic time series BP neural network genetic algorithm PSO |
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