【摘 要】
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提出一种利用平方根无轨迹卡尔曼滤波（SR-UKF）进行神经网络权值估计的算法，该算法可以克服BP算法存在的学习速率缓慢、计算量大、容易使学习陷入局部极小等缺点、以Mackey-Grass
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提出一种利用平方根无轨迹卡尔曼滤波（SR-UKF）进行神经网络权值估计的算法，该算法可以克服BP算法存在的学习速率缓慢、计算量大、容易使学习陷入局部极小等缺点、以Mackey-Grass混沌时间序列作为神经网络输入，运用SR-UKF算法、UKF算法、BP算法仿真神经网络．结果表明，SR-UKF算法较之BP算法具有更快的训练速度和更高的预测精度，且可以避免网络学习陷入局部极小，而相对于UKF算法又具有计算量小且能保证状态方差半正定的特点．
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