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反向传播神经网络在混沌时间序列预测中的应用

作者：安卫钢 Publish: 2006-6-27 Hits:-

【中文题名】

反向传播神经网络在混沌时间序列预测中的应用

【英文题名】

Application of BP Network in Choas Time Series Forecast

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-6-27

【中关键词】

BP神经网络,混沌,时间序列,预测,,

【英关键词】

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>

【论文摘要】

混沌时间序列分析应用广泛,有着极为丰富和深刻的内涵。本文研究了混沌时间序列分析理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用matlab实验验证了其有效性。论文主要完成如下几个方面的内容: 1) 简单对比了各种预测模型,说明了BP网络应用于混沌时间序列的优势。 2) 相空间重构理论:相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。该文讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并给出了简洁的算法。 3) 将神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经计算机仿真表明该方法是行之有效的,并给出了具体应用实例。 4) 给出了BP网络参数设定的一般方法,讨论了优化参数的方法。

【论文题纲】

第一章绪论	9-15
1.1 非线性预测	9-10
1.2 神经网络技术的发展	10-11
1.3 神经网络用于非线性预测的研究现状	11-13
1.4 本文主要内容与结构	13-15
第二章人工神经网络	15-23
2.1 人工神经网络	15-17
2.1.1 神经网络简介	15
2.1.2 人工神经网络的构成及基本原理	15-16
2.1.3 人工神经网络的特点	16-17
2.2 BP 神经网络的模型与结构	17-19
2.3 BP 算法	19-22
2.4 BP 神经网络的主要特点	22-23
第三章预测系统模型	23-28
3.1 用于预测的常规方法	23-26
3.1.1 统计法	23
3.1.2 ARMA 法	23-24
3.1.3 灰色预测	24-25
3.1.4 回归分析法	25
3.1.5 特尔菲法(DELPHI)	25
3.1.6 系统动力学方法	25
3.1.7 人工神经网络方法	25-26
3.2 人工神经网络用于非线性预测的优越性	26
3.3 预测的局限性	26-28
第四章混沌时间序列分析	28-34
4.1 混沌与随机性	28-30
4.1.1 混沌定义	28-29
4.1.2 混沌与随机	29-30
4.2 混沌时间序列实例	30
4.2.1 离散动力系统	30
4.2.2 连续动力系统	30
4.3 相空间重构	30-32
4.4 李雅普诺夫指数与最大李雅普诺夫指数	32-33
4.5 小结	33-34
第五章 BP 网络应用于混沌时间序列预测的研究	34-53
5.1 数据预处理	34-40
5.1.1 小波去噪	34-37
5.1.2 含噪声的混沌时间序列的处理	37-38
5.1.3 训练样本的筛选	38-40
5.2 BP 网络的实现	40-45
5.2.1 李雅普诺夫指数估算	40-41
5.2.2 BP 网络参数设定	41-43
5.2.3 自适应学习率	43-45
5.3 短程预测	45-50
5.4 预测中的问题	50
5.5 快速预测	50-51
5.6 太阳黑子预测	51-53
结论与展望	53-54
参考文献	54-57
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果	57-58
致谢	58

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387693



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