【摘 要】
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提出了一种基于混沌参数优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型.通过混沌理论获得了ENPEMF信号的有效嵌入维数和最优时延,然后利用所获得的参数优化RBF神经网络.采用训练好的参数优化RBF神经网络预测ENPEMF.数值仿真结果表明,改进的RBF算法可以较为准确地预测Rossler混沌时间序列且误差较小.将优化的RBF模型应用于芦山Ms7.0级地震前E
【机 构】
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中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院,中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,中国地质大学(武汉)复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,中国地质大学(武汉)智能地学
【基金项目】
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武汉市科技局攻关计划项目(2016060101010073),111计划项目(B17040),大地测量与地球动力学国家重点实验室开放基金资助项目(SKLGED2018-5-4-E),复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室基金资助项目(ACIA2017002),智能地学信息处理湖北省重点实验室开放课题资助项目(KLIGIP2017A01).
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提出了一种基于混沌参数优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型.通过混沌理论获得了ENPEMF信号的有效嵌入维数和最优时延,然后利用所获得的参数优化RBF神经网络.采用训练好的参数优化RBF神经网络预测ENPEMF.数值仿真结果表明,改进的RBF算法可以较为准确地预测Rossler混沌时间序列且误差较小.将优化的RBF模型应用于芦山Ms7.0级地震前ENPEMF数据,可以有效预测震前14 d的ENPEMF数据强度趋势,且预测效果及精度优于传统RBF神经网
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