Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (4): 820-824.
甘敏,彭辉
GAN Min,PENG Hui
摘要:
提出了用带回归权重的径向基函数(radial basis function, RBF)网络来逼近状态相依自回归(autogressive, AR)模型中的函数系数,得到了带回归权重的RBF-AR模型。在这种模型中,RBF神经网络的输出权重已不是单一的常量,而是输入变量的线性回归函数。一种快速收敛的结构化非线性参数优化方法被用来估计提出的模型,辨识出的模型用来预测两组著名的混沌时间序列:Mackey-Glass时间序列和Lorenz吸引子时间序列。实验结果表明,提出的模型在预测精度上要优于其他一些现存的模型。