具有FIR突触的积单元神经网络预测时间序列

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lkzhlk

【摘要】

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提出一种具有有限脉冲响应(FIR)突触的积单元神经网络(PUNN)结构,并用于预测混沌时间序列 .这种神经网络结构既继承了标准PUNN的结构简单、信息存储能力强的优点,又更适合预

【作者】

：

李爱国覃征

【机构】

：

西安交通大学计算机科学系,西安交通大学计算机科学系

【出处】

：

计算机研究与发展

【发表日期】

：

2004年4期

【关键词】

：

积单元神经网络粒子群优化时间序列预测 product unit neural network particle swarm optimization t

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提出一种具有有限脉冲响应(FIR)突触的积单元神经网络(PUNN)结构,并用于预测混沌时间序列 .这种神经网络结构既继承了标准PUNN的结构简单、信息存储能力强的优点,又更适合预测混沌时间序列,特别是在小的学习样本情况 .分别用具有FIR突触的PUNN、标准PUNN以及模糊神经网络(FNN)等3种神经网络对小的样本混沌时间序列做了1步和多步预测对比实验 .结果显示具有FIR突触的PUNN比其他2种神经网络预测精度都高 .这说明具有FIR突触的PUNN是预测小学习样本时间序列的一种有效方法 .

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