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一般的加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)法是利用最小二乘法求解模型，從而對(duì)混沌時(shí)序進(jìn)行預(yù)測(cè)?；趶较蚧?a href='http://m.greenbey.cn/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/' target='_blank' class='arckwlink_none'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測(cè)法是在加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)模型的理論基礎(chǔ)上，應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)模型構(gòu)成了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)Logistic映射以及Lorenz系統(tǒng)的3個(gè)分量的混沌時(shí)間序列的預(yù)測(cè)仿真，表明該預(yù)測(cè)方法對(duì)混沌時(shí)間序列的預(yù)測(cè)具有較好的效果。
關(guān)鍵詞：混沌時(shí)序；相空間重構(gòu)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；局域預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：混沌時(shí)序；相空間重構(gòu)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；局域預(yù)測(cè)
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