基于組合NARX神經網絡的非平穩含噪混沌時間序列在線預測

摘要： 針對混沌時間序列演化復雜，數據非平穩特征及噪聲嚴重影響混沌時間序列短期預測精度的問題，提出了基于前向差分、改進小波包去噪和外因輸入的非線性自回歸網絡（FD-IWPD-NARX）的非平穩含噪混沌時間序列（NNCTS）在線組合預測方法。在滾動時域框架下，采用前向差分平穩窗口內時間序列數據，改進小波包去噪閾值函數改善數據去噪效果，最后通過串并行閉環NARX神經網絡對平穩去噪的混沌時間... （共14頁）