一种级联过程神经网络动态预测模型及其应用

摘要：

针对非线性动态系统分阶段指标预测问题,提出了一种基于级联过程神经元网络和相空间重构技术的动态预测模型和方法.考虑实际系统各个变量在运行过程中不同阶段可能具有不同的作用关系和信息变换机制,以及各阶段系统状态的连续性,采用若干过程神经元子网络构成级联结构建立系统动态预测模型;同时,为弥补实际采样数据的不足和提高数据信息的利用率,利用相空间重构理论构造训练样本集.给出了预测模型的信息处理机制和学习算法,以油田开发三次采油过程仿真为例,实验结果验证了模型和方法的有效性.

关键词：动态预测、级联过程神经元网络、相空间重构、模型、应用

所属期刊栏目：47

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：黑龙江省教育厅科技项目11521013;黑龙江省自然科学基金ZA2006-11;黑龙江省科技攻关项目GZ07A103

在线出版日期：2011-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：145-148