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传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进行训练,以Mackey-Glass混沌时间序列预测为例进行实验。仿真结果表明,该方法的均方误差比普通神经网络低一个数量级。
基于过程神经元网络的时间序列预测方法
【摘 要】
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传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年5期
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