基于RBF网络的混沌时序的变形分析和预测

摘要：

RBF网络是一个三层的前馈型神经网络,它隐含层的转换函数是局部响应的非线性函数,所以它能够以任何精度逼近任意连续函数,这为复杂的变形系统的解释和模型化提供了可能,因而利用RBF网络对混沌时序的分析和预测是变形分析的一种新的途径.本文首先介绍RBF网络,对其变形监测数据的混沌现象进行分析和对RBF网络的混沌时间序列作出分析、预测,最后,总结出运用RBF网络对变形分析和预测对数据拟合模型的精度和预测能力都有很大的提高作用.

关键词：RBF网络、混沌时序、变形分析、预测

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：49-50