小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究

摘要：

在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力。针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架。在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进而确定改进的小波网络模型的结构,结合BP算法和遗传算法对模型的参数进行学习。最后,在带噪声的Mackey-Glass混沌序列预测实验中验证了该框架的有效性。

关键词： 小波网络 小波去噪 混沌时间序列 相空间重构

作者: 陈晓云 牛国鹏 吴本昌

作者单位: 兰州大学信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 125-127

在线出版日期: 2009-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）