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鉴于径向基函数(RBF)神经网络模型在非线性预测方面的优良性能, 提出了利用该预测模型对混沌时间序列相空间重构的两个关键参数——延迟时间和嵌入维数进行联合估计的方法, 并以客观的评价指标为依据给出其最优估计值. 以Lorenz系统为例进行数值分析, 得到RBF单步及多步预测模型中嵌入维数和延迟时间的最佳参数估计值, 并在原模型中对估计值进行校验. 结果表明, 该方法可以有效地估计出嵌入维数和延迟时间, 从而显著提高预测精度. 相似文献
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