本文主要研究内容
作者杨洪军,徐娟娟,刘杰（2019）在《基于VMD和GRNN的混沌时间序列预测》一文中研究指出：随着非线性混沌动力学的发展,混沌时间序列的预测已经成为一个非常重要的研究方向。针对混沌时间序列的非线性和非平稳性的特点,提出一种变模态分解(VMD)和广义神经网络(GRNN)相结合的混沌时间序列预测方法,首先将混沌时间序列分解为多个固有模态函数(IMF)和余量(RF),然后对每个分量建立GRNN预测模型,最后将各分量的预测结果之和作为混沌时间序列的预测结果。采用Mackey-Glass混沌时间序列作为仿真实例,实验结果表明VMD-GRNN模型的预测精度相对于BP、ARMA和EMD-GRNN均有提高,证明了上述方法的有效性。
Abstract
sui zhao fei xian xing hun dun dong li xue de fa zhan ,hun dun shi jian xu lie de yu ce yi jing cheng wei yi ge fei chang chong yao de yan jiu fang xiang 。zhen dui hun dun shi jian xu lie de fei xian xing he fei ping wen xing de te dian ,di chu yi chong bian mo tai fen jie (VMD)he an yi shen jing wang lao (GRNN)xiang jie ge de hun dun shi jian xu lie yu ce fang fa ,shou xian jiang hun dun shi jian xu lie fen jie wei duo ge gu you mo tai han shu (IMF)he yu liang (RF),ran hou dui mei ge fen liang jian li GRNNyu ce mo xing ,zui hou jiang ge fen liang de yu ce jie guo zhi he zuo wei hun dun shi jian xu lie de yu ce jie guo 。cai yong Mackey-Glasshun dun shi jian xu lie zuo wei fang zhen shi li ,shi yan jie guo biao ming VMD-GRNNmo xing de yu ce jing du xiang dui yu BP、ARMAhe EMD-GRNNjun you di gao ,zheng ming le shang shu fang fa de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机仿真的杨洪军,徐娟娟,刘杰，发表于刊物计算机仿真2019年03期论文，是一篇关于变分模态分解论文,广义回归神经网络论文,混沌时间序列论文,预测论文,计算机仿真2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机仿真2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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