混沌和神经网络相结合预测短波通信频率参数

摘要：

为提高短波通信的可靠性，提出了一种将混沌和神经网络相结合的方法预测短波通信频率参数。利用混沌方法重构相空间系统吸引子，用前向多层神经网络拟合吸引子上的全局整体映射，构成混合预测模型。实验结果表明，将此混合模型用于预测短波通信频率参数如F2层临界频率ffoF2，能达到较好的预测效果，可以应用到实际预测系统中。还将基于奇异值分解的噪声消减滤波算法应用到数据预处理中，预测结果表明了这种办法能提高预测精度。

关键词：混沌、神经网络、预测、短波通信、奇异值分解、噪声

所属期刊栏目：41

分类号：TN011.2(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金60072001;清华大学校科研和教改项目

在线出版日期：2004-01-08（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：16-19