基于RBF神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测

针对海杂波背景下瞬态弱信号检测的问题,采用海杂波混沌模型,基于神经网络重构混沌序列相空间,提出了基于RBF神经网络预测混沌时间序列和瞬态弱信号检测方案。理论分析和仿真结果表明这种方法能够有效实现混沌背景噪声中瞬态弱信号的检测。     

混沌时间序列在边坡位移预测中的应用

根据非线性边坡位移时间序列，运用相空间重构理论，建立了加权一阶局域法边坡位移预测模型、基于Lyapunov指数的边坡位移预测模型、基于神经网络的混沌时间序列边坡位移预测模型，对比分析了三个预测模型的特点。新龙寺滑坡预测研究表明，基于混沌时间序列预测方法具有很好的预测精度和广泛的适应性。     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.     

径流序列的相空间重构神经网络预测模型

在水文水资源领域中引入混沌理论，将相空间重构理论与神经网络理论相结合，提出了径流时间序列预测模型．通过相空间重构，把一维径流时间序列拓展为多维序列，而多维序列可挖掘更为丰富的信息，有利于神经网络的训练．研究表明，利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题，使预测更符合实际．以汉江石泉水库逐月平均入库径流序列为例，建立了径流时间序列相空间重构与神经网络耦合预测模型，计算结果表明，模型有较高的预测精度．     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

一种联合优化算法及其在混沌时间序列预测中的应用

为了提高混沌时间序列预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数联合优化方法.该方法首先将相空间重构和预测模型参数作为遗传算法的个体,混沌时间序列预测精度作为适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优参数,最后利用混沌时间序列实例对联合优化方法进行验证性测试.实验结果表明:相对于传统参数优化方法,联合优化方法大幅度提高混沌时间序列的预测精度,为混沌时间序列预测提供一种新的思路.     

基于LM算法的BP神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测

分析了BP神经网络的改进算法,用神经网络实现混沌时间序列相空间重构,用基于LM算法的BP神经网络对混沌背景进行预测,从而检测出信号。     

城市燃气负荷的混沌特性与预测

采用混沌理论分析方法,对燃气负荷时间序列进行了相空间重构,通过计算关联维数和最大李亚普诺夫指数判定燃气负荷具有混沌的性质.在此基础上,分别采用基于混沌理论的加权一阶局域法、最大李亚普诺夫指数法和贝叶斯正则化神经网络模型对城市燃气日负荷进行了预测.实例预测结果表明,混沌时间序列分析方法可应用于燃气负荷预测研究,特别是结合了混沌理论、神经网络与贝叶斯正则化方法各自优点的神经网络模型取得了较好的预测效果.     

基于SVM的瓦斯体积分数混沌时间序列预测

文章针对瓦斯体积分数时间序列的非线性和不确定性特征,提出了一种基于SVM的混沌时间序列预测方法.该方法采用改进的最大Lyapunov指数法识别时间序列的混沌特性,通过多次试验选取合适的参数构造SVM预测模型,最后使用优化的预测模型对φ瓦斯的变化趋势进行预测.仿真结果表明,该模型能够较好地解决φ瓦斯时间序列的预测问题,与RBF神经网络模型相比,具有较高的预测精度.     

混沌序列PSO-RBFNN耦合模型在滑坡监测中的应用-杨虎

滑坡位移系统的发展演化受到多种不确定性因素的影响,可能存在非线性特征。而同时包含了确定性和非确定性分析的混沌理论,能有效阐释滑坡位移序列的复杂的非线性过程。因此本文首先对滑坡位移序列进行混沌分析,揭示其内在演化机理;在相空间重构的基础上,再采用拟合和泛化能力较好的径向基网络（RBFNN）对其位移值进行实时动态预测,针对RBF网络存在参数选取困难的问题,运用粒子群算法（PSO）对RBF网络的参数进行优选。提出了基于混沌理论的PSO-RBFNN滑坡位移预测模型。经过实例验证,并与粒子群优化的BP神经网络（PSO-BP）和单独RBF网络进行对比,表明滑坡位移序列确实存在混沌特性且PSO-RBFNN模型预测精度更高、效果更好。     

混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用

混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐。本文研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中。仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值。     

混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用

混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐.研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中.仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值.     

瓦斯浓度预测的混沌时序RBF神经网络模型

为对煤矿瓦斯质量浓度进行精确预测,针对瓦斯质量浓度的非线性特点,在验证其时间序列具有混沌特性的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络的预测模型。将实测瓦斯质量浓度时间序列进行相空间重构得到训练样本,并利用MATLAB仿真软件进行编程预测分析。结果表明,相对误差为0~3%,均方差为0.005 6,预测效果良好。实例验证该预测模型切实可行。     

基于灰色RBF-NN的陀螺随机漂移误差建模

针对测量中存在的陀螺随机漂移误差,提出了一种基于灰色RBF神经网络的预测建模方法.首先采用时间序列的饱和嵌入维数确定RBF神经网络模型输入层的节点数;其次采用灰色聚类法对输入样本进行分类,以确定RBF神经网络模型隐含层的初始节点数;最后采用灰色关联分析法对RBF神经网络的冗余隐含层节点实施删除,以得到满足精度要求的最小结构的RBF神经网络模型.将其应用到某型挠性陀螺随机漂移误差的预测建模中,可得预测模型的精度为90.33%,实验结果表明了该模型的有效性.     

混沌参数优化RBF算法的震前ENPEMF信号强度趋势预测

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14d的ENPEMF数据强度趋势,且预测效果及精度优于传统RBF神经网络算法,期望为地质灾害及强震前的电磁监测分析提供支持.     

基于增广RBF神经网络的混沌系统辨识

混沌系统的建模与辨识是混沌控制的基础。提出一种动态线性子系统与ＲＢＦ神经网络并联的增广ＲＢＦ神经网络模型,该模型不仅对动态非线性系统具有良好的逼近能力,而且网络学习速度很快。对Ｈｅｎｏｎ系统时间序列的仿真预测结果表明,增广ＲＢＦ网络能有效地用于混沌系统辨识。     

办公建筑运行能耗的混沌时间序列复合预测

针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法.对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练,采用Markov链消除组合模型由于参数传递产生的累积误差,得到最终预测结果.为了验证算法的有效性,以西安某办公建筑的能耗监测数据为例进行实例分析,并与非线性自回归神经网络、支持向量回归等其他预测方法进行对比.实验结果表明,经过Markov修正后的混沌时间序列组合模型预测精度显著提高,预测效果优于其他方法,且更符合办公建筑能耗的变化规律,为节能优化提供有效的数据支撑.     

激光水下目标探测中混沌背景信号重构的研究

对激光水下目标探测中混沌背景信号的重构问题进行了研究．讨论了混沌时间序列的动态特性，并实际计算了激光水下目标探测中混沌背景信号的时延、混沌维数等有关特征参量．在阐述神经网络重构时间序列模型机理的基础上，提出用神经网络局部预测法重构水下目标探测中混沌背景信号，最后在成功地重构出混沌背景信号的条件下，利用预测误差检测到水下目标探测中的有用弱信号．实验结果表明这种方法是比较有效的．