计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (32): 53-56.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.32.017
李 松1,刘力军2,谷 晨1
LI Song1,LIU Li-jun2,GU Chen1
摘要: 针对目前混沌时间序列预测模型预测结果差异较大的问题,归纳了4种混沌时间序列预测模型:BRF神经网络模型、最大Lyapunov指数模型、局域线性模型和Volterra滤波器自适应预测模型,并对这4种预测模型进行了比较研究。应用4种预测模型对几个典型的非线性系统进行预测仿真。结果表明,这4种预测模型对典型混沌时间序列预测都具有很好的预测效果;在预测精度上BRF模型和Volterra模型明显优于最大Lyapunov指数模型和局域线性模型。
中图分类号: