基于Bernstein多项式的自适应混沌时间序列预测算法

提出了利用Bernstein多项式对混沌时间序列的动力学方程进行建模的方法,并将该方法与递推最小二乘(RLS)算法相结合,从而可以自适应地逼近混沌时间序列的动力学特性,以达到预测的目的.理论分析和仿真实验表明该方法对一些常见的混沌时间序列具有较高的预测精度和较理想的准确预测率.由于RLS算法的收敛速度较快,因此该方法比较适合于对短混沌时间序列进行实时预测. 关键词： 混沌 预测 Bernstein多项式 RLS算法     

基于时变阈值过程神经网络的太阳黑子数预测

太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化，为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此，提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度，开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力，并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后，将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测，取得了满意的结果，应用结果同时表明：所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高，具有一定的理论和实用价值. 关键词： 太阳黑子数 时变阈值过程神经网络 时间序列预测 泛函逼近     

神经网络在结构响应预测中的应用研究

本文讨论动态神经网络结构及其算法，然后利用所设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程和一实际结构在不同输入条件下的响应进行预测。仿真结果表明，利用动态神经网络对结构响应有较好的预测效果。     

一种新型广义RBF神经网络在混沌时间序列预测中的研究

提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能，采用基于卡尔曼滤波算法的新型广义RBF网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行了仿真.结果表明,所提出的新型广义RBF神经网络模型能快速、精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法. 关键词： 广义径向基函数神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降学习算法 混沌时间序列 预测     

一种预测混沌时间序列的模糊神经网络方法

给出了一种预测混沌时间序列的模糊神经网络及其学习方法，给出的方法能直接从数据中提取模糊规则，经过优化得到最佳模糊规则库，并利用神经网络的自学习功能修改隶属函数的参数和网络的权值，减少了规则的匹配过程，加快了推理速度，增强了网络的自适应能力. 使用该神经网络及其学习方法对Lorenz混沌时间序列进行了预测仿真研究，试验结果表明给出的预测工具和方法是有效的. 关键词： 模糊神经网络 模糊规则提取 混沌时间序列预测     

混沌时间序列全局预测新方法——连分式法

拓展了多项式逼近理论，利用连分式法建立了混沌时间序列非线性全局预测模型，此模型替代混沌序列的动力学方程，实现对其动力学特性分析，达到预测目的. 理论分析和仿真实验表明，连分式法能够有效预测一些混沌序列，该方法预测精度高，并且能得到显式的预测表达式. 关键词： 混沌时间序列 全局预测 连分式     

基于改进教学优化算法的Hermite正交基神经网络混沌时间序列预测

针对传统预测模型对混沌时间序列预测精度低、收敛速度慢及模型结构复杂的问题, 提出了基于改进教学优化算法的Hermite正交基神经网络预测模型. 首先, 将自相关法和Cao方法相结合对混沌时间序列进行相空间重构, 以获得重构延迟时间向量; 其次, 以Hermite正交基函数为激励函数构成Hermite正交基神经网络, 作为预测模型; 最后, 将模型参数优化问题转化为多维空间上的函数优化问题, 利用改进教学优化算法对预测模型进行参数优化, 以建立预测模型并进行预测分析. 分别以Lorenz 系统和Liu系统为模型, 通过四阶Runge-Kutta法产生混沌时间序列作为仿真对象, 并进行单步及多步预测对比实验. 仿真结果表明, 与径向基函数神经网络、回声状态网络、最小二乘支持向量机及基于教学优化算法的Hermite正交基神经网络预测模型相比, 所提预测模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度和更简单的模型结构, 验证了该模型的高效性, 便于推广和应用.     

基于多变量混沌时间序列的煤矿斜井TBM施工动态风险预测

在全面分析煤矿长斜井TBM(盾构)施工动态风险特点的基础上,利用多变量混沌时间序列预测方法对其进行预测.利用主成分分析法,确定影响煤矿长斜井TBM施工风险的主要成分.对煤矿长斜井TBM施工风险多变量时间序列进行相空间的重构,确定时间延迟τi和嵌入维数mi,采用小数据量法计算煤矿长斜井TBM施工多变量风险时间序列的最大Lyapunov指数,证明了其具有混沌特性,提出了一阶局域法与双隐层神经网络的组合预测模型,该模型能够对多变量风险时间序列随时间的变化进行预测.仿真实验表明,该预测模型误差小于单变量时间序列的预测误差,具有较强的预测能力和较好的预测效果,可为煤矿长斜井TBM施工风险分析与评估提供一种新的途径.     

基于模糊模型的混沌时间序列预测

对于复杂、病态、非线性动态系统，基于模糊集合的模糊模型，利用模糊推理规则描述动态系统的特性，是一种有效方法.讨论了利用模糊建模方法实现非线性系统的建模和预测.首先，利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊输入空间，然后利用卡尔曼滤波算法估计模糊模型的参数.采用该方法对Mackey Glass混沌时间序列进行预测试验，结果表明利用本方法可以在线或者离线能对Mackey Glass混沌时间序列进行准确预测，证明了本方法的有效性. 关键词： 模糊竞争学习 混沌时间序列 卡尔曼滤波     

基于混合神经网络和注意力机制的混沌时间序列预测

为提高混沌时间序列的预测精度,提出一种基于混合神经网络和注意力机制的预测模型(Att-CNNLSTM),首先对混沌时间序列进行相空间重构和数据归一化,然后利用卷积神经网络(CNN)对时间序列的重构相空间进行空间特征提取,再将CNN提取的特征和原时间序列组合,用长短期记忆网络(LSTM)根据空间特征提取时间特征,最后通过注意力机制捕获时间序列的关键时空特征,给出最终预测结果.将该模型对Logistic,Lorenz和太阳黑子混沌时间序列进行预测实验,并与未引入注意力机制的CNN-LSTM模型、单一的CNN和LSTM网络模型、以及传统的机器学习算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测性能进行比较.实验结果显示本文提出的预测模型预测误差低于其他模型,预测精度更高.     

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示：SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论：SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。     

用于可变比特率视频通信量预测的自适应训练及删剪算法

提出一种自适应神经网络模型对可变比特率视频通信量进行非线性自适应预测，并采用基于递归最小方差的自适应学习及删剪算法对抽头延迟神经网络进行训练和结构优化.仿真实验表明，该模型能够实现对复杂视频通信量序列的高精度预测，满足实时快速的预测要求. 关键词： 视频通信量预测 神经网络 递归最小方差 删剪算法     

混沌时间序列的模糊神经网络预测

设计一种新型混合模糊神经推理系统，该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的.再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数，这样大大减少了规则匹配过程，加快了推理速度，从而极大程度地提高了系统的自适应能力.用它对Mackey-Glass混沌时间序列进行预测试验,结果表明利用该网络模型无论离线还是在线学习均能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确的预测，证明了该系统的有效性. 关键词： 神经网络模型 模糊逻辑 混合推理系统 混沌时间序列     

基于混沌算子网络的时间序列多步预测研究

结合相空间重构理论和时间序列分析理论,提出一种用于时间序列多步预测的网络模型.网络采用多个混沌算子加权求和的形式构成.网络各层单元采用固定权值连接,混沌算子的控制参数利用混沌优化算法进行训练调节,从而控制预测网络的动力学行为.利用已知时间序列数据构造出训练样本,训练样本在网络训练过程中仅使用一次,促使网络的动力学特性随时间的推移而变化,并逐渐逼近被预测系统的动力学特性,最终完成对未来时刻数据的预测.在对理论数据进行预测分析时,通过计算预测序列的Lyapunov指数验证了预测网络的有效性.在对实际时间序列的预测过程中,该网络表现出了良好的预测性能.仿真结果表明,该预测网络可对多种时间序列在一定的预测步长范围内实现有效的预测.     

基于平稳小波和相空间重构的激光混沌预测

提出了一种激光混沌时间序列预测算法.该算法通过平稳小波分解，将原始数据序列分解为与原序列等长的尺度系数和小波系数，利用坐标延迟理论，重建各级尺度系数和各级小波系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中对尺度系数和小波系数进行预测,进而通过平稳小波重构算法,实现了时间序列的非线性预测.该算法对数据可以进行更平滑的处理，比无小波算法预测的时间范围更长.通过仿真试验说明，原始时间数据序列被成功的重建，说明算法能够有效的对非线性动态系统的时间序列进行建模和预测.     

基于神经网络的托卡马克能量约束时间预测

使用机器学习理论中的神经网络方法,根据通用逼近原理对能量约束时间的复杂函数进行逼近,采用托卡马克装置的典型实验数据,设计一种组合结构的神经网络。通过大量的调参试验,给出一套性能最好的参数组合,并与传统幂指数形式的多元线性回归方法进行准确性和数据集迁移能力的比较。结果表明：神经网络模型对于能量约束时间的预测准确率更高,回归性能更好,且具有一定的抗噪声能力,更适合作为能量约束时间的定标或预测工具。     

基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测

提出一种模糊边界模块化神经网络（FBMNN）的混沌时间序列预测方法,该方法先对混沌时间序列观测点重构的相空间进行模块化划分,划分点的选取由遗传算法自动寻优.然后定义一个模糊隶属度函数,在划分边界一侧按照一定的模糊隶属度设定模糊边界带,通过模糊化处理,解决了各模块划分点附近预测结果的跳跃问题.最后每一模块,及其模糊边界的样本点都对应一个递归神经网络进行训练,通过预测合成模块输出结果.该方法对三个混沌时间序列基准数据集Mackey-Glass,Lorenz,Henon进行实验,结果表明该方法有效地提高了混沌时间序列预测效果. 关键词： 模糊边界 模块化神经网络 混沌时间序列 预测     

风电功率时间序列混沌特性分析及预测模型研究

为揭示风电功率序列内在的动态特性, 利用非线性方法对风电时间序列混沌特性进行识别, 为对风电功率进行预测提供了基础.首先对某风电场的风电功率时间序列的日相关性进行了分析;然后在相空间重构的基础上计算了风电序列的最大Lyapunov指数, 验证了风电时间序列的混沌特性;由于采用Volterra滤波器多步预测法对风电功率进行超短期预测误差较大, 利用局域多步预测法以及最大Lyapunov指数法的预测结果并结合加权马尔科夫链和有序算子对Volterra滤波器的预测结果进行校正.最后以某实际风电场的风电功率预测为算例, 仿真结果表明校正预测模型有效的提高了预测精度, 其为利用Volterra滤波器多步法进行风电预测提供了有益的参考.     

基于局域相关向量机回归模型的小尺度网络流量的非线性预测

基于非线性时间序列局域预测法与相关向量机回归模型, 本文提出了局域相关向量机预测方法, 并应用于预测实际的小尺度网路流量序列. 应用基于信息准则的局域预测法邻近点的选取方法来选取局域相关向量机回归模型的邻近点个数. 对比分析了局域相关向量机预测法、前馈神经网络模型与局域线性预测法对网络流量序列的预测性能, 其中前馈神经网络模型的参数采用粒子群优化算法来优化. 实验结果表明: 邻近点优化后的局域相关向量机回归模型能够有效地预测小尺度网络流量序列, 归一化均方误差很小; 局域相关向量机回归模型生成的时间序列具有与原网络流量时间序列相一致的概率分布; 局域相关向量机回归模型的预测精度好于前馈神经网络模型的与局域线性预测法的. 关键词： 小尺度网络流量 非线性时间序列预测方法 局域预测法 相关向量机回归模型     

基于一种新型聚类算法的RBF神经网络混沌时间序列预测

运用两阶段学习方法构建径向基函数(RBF)神经网络模型预测混沌时间序列.在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时,提出了一种基于高斯基的距离度量,并联合输入输出聚类的策略.基于Fisher可分离率设计高斯基距离度量中的惩罚因子,可以提高聚类的性能.而输入输出聚类策略的引入,建立了聚类性能与网络预测性能之间的联系.因此,根据本文方法构建的网络模型,一方面可以加快网络训练的速度,另一方面可以提高预测性能.将该方法对Mackey-Glass, Lorenz和Logistic混沌时间序列进行了预测仿真研究,仿真结果表明了该方法的有效性. 关键词： 混沌时间序列 预测 径向基神经网络 聚类