【摘 要】
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以神经网络和相空间重构相关理论为基础，提出一种基于差分进化（DE）优化径向基函数（tu3P）神经网络的改进混沌时间序列预测算法。利用DE的全局搜索能力优化RBF神经网络基函数的中心
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,西北民族大学数学与计算机科学学院
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以神经网络和相空间重构相关理论为基础，提出一种基于差分进化（DE）优化径向基函数（tu3P）神经网络的改进混沌时间序列预测算法。利用DE的全局搜索能力优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值，以此获得最优的网络预测模型。将该预测算法应用于3种典型的非线性系统进行有效性验证，并与RBF神经网络预测模型的预测结果进行比较。仿真结果表明，改进算法的泛化能力优于RBF网络，同时可提高网络的预测精度。
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