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一般的加權(quán)一階局域預(yù)測法是利用最小二乘法求解模型，從而對混沌時序進行預(yù)測。基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測法是在加權(quán)一階局域預(yù)測模型的理論基礎(chǔ)上，應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替加權(quán)一階局域預(yù)測模型構(gòu)成了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局域預(yù)測模型。通過對Logistic映射以及Lorenz系統(tǒng)的3個分量的混沌時間序列的預(yù)測仿真，表明該預(yù)測方法對混沌時間序列的預(yù)測具有較好的效果。
關(guān)鍵詞：混沌時序；相空間重構(gòu)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；局域預(yù)測
關(guān)鍵詞：混沌時序；相空間重構(gòu)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；局域預(yù)測
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