文献类型：期刊文章

作　　者：刘伟[1] 王科俊[1] 邵克勇[2]

机构地区：[1]哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001 [2]大庆石油学院电气工程系,黑龙江大庆163318

出　　处：《控制与决策》

基　　金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(10551018)

年　　份：2007

卷　　号：22

期　　号：5

起止页码：562-565

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20072510662762)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种混合粒子群优化算法,即在改进粒子群优化算法全局搜索模型参数的基础上,利用梯度下降法进一步确定径向基神经网络模型参数,以提高网络的收敛精度和网络性能.采用基于RBFNN的混合粒子群优化算法进行离散Henon和连续Mackey-Glass混沌时间序列预测仿真,结果表明该算法能快速精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.

关 键 词：混沌时间序列 粒子群算法 径向基神经网络 梯度下降法

分 类 号：TP18]