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ANN非线性时间序列预测模型输入延时τ的确定
被引量：
5
1
作者
张胜
刘红星
+2 位作者
高敦堂
沈振宇
业苏宁
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第6期905-908,共4页
用神经网络 (ANN)建立非线性时间序列预测模型时 ,ANN输入数据延时间隔τ的选取是必须考虑的一个方面 .目前关于延时间隔τ选取的流行做法是 :将τ确定为相空间重构时的最佳延时τs.本文提出了与此不同的观点 ,即神经网络输入数据延时...
用神经网络 (ANN)建立非线性时间序列预测模型时 ,ANN输入数据延时间隔τ的选取是必须考虑的一个方面 .目前关于延时间隔τ选取的流行做法是 :将τ确定为相空间重构时的最佳延时τs.本文提出了与此不同的观点 ,即神经网络输入数据延时间隔τ的选取与τs 无直接关系 .综合考虑其他一些因素 ,认为ANN输入数据延时间隔τ取为 1是最为合理的 .
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关键词
ANN
模型
非线性时间序列
混沌
相空间重构
预测
神经网络
输入延时
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职称材料
题名
ANN非线性时间序列预测模型输入延时τ的确定
被引量：
5
1
作者
张胜
刘红星
高敦堂
沈振宇
业苏宁
机构
南京大学电子科学与工程系
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第6期905-908,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 ( 5990 50 116 0 2 750 4 1)
文摘
用神经网络 (ANN)建立非线性时间序列预测模型时 ,ANN输入数据延时间隔τ的选取是必须考虑的一个方面 .目前关于延时间隔τ选取的流行做法是 :将τ确定为相空间重构时的最佳延时τs.本文提出了与此不同的观点 ,即神经网络输入数据延时间隔τ的选取与τs 无直接关系 .综合考虑其他一些因素 ,认为ANN输入数据延时间隔τ取为 1是最为合理的 .
关键词
ANN
模型
非线性时间序列
混沌
相空间重构
预测
神经网络
输入延时
Keywords
nonlinear time series
chaos
phase space reconstruction
prediction
neural network
input time delay
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ANN非线性时间序列预测模型输入延时τ的确定
张胜
刘红星
高敦堂
沈振宇
业苏宁
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
5
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