模糊神经网络在混沌预测中的应用

摘要：

针对混沌系统的特点,本文提出一种新的模糊神经网络用于混沌系统的预测,同时给出有效的算法,该算法训练速度快且预测精度高,并且用仿真实验来验证该模糊神经网络对混沌系统具有很好的预测性能.本文利用该模糊神经网络对一维Logistic map标准混沌系统进行预测仿真实验,同时与一般的神经网络进行对比,最后还讨论了该模型对被噪音污染的混沌数据的处理能力.

关键词： 模糊神经网络 混沌系统 Lyapunov指数 相关维数 混沌时间序列预测

作者: 舒赛刚 任雪梅 陈杰

作者单位: 北京理工大学自动控制系206教研室(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十届中国控制会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 649-653

在线出版日期: 2001-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）