混沌时间序列的小波神经网络预测方法及其优化研究(高清)

资 源 简 介

混沌时间序列的小波神经网络预测方法及其优化研究(高清)

详 情 说 明

混沌时间序列预测作为非线性系统分析的重要分支，在金融、气象、工程等领域具有广泛应用价值。传统预测方法在处理复杂非线性特征时往往表现不佳，而结合小波分析与神经网络的混合模型为解决这一难题提供了新思路。

本文研究的核心方法采用小波神经网络（Wavelet Neural Network）架构，其独特优势在于同时具备小波变换的时频局部化能力和神经网络的自学习特性。模型首先通过小波分解将原始混沌序列分解为不同频率的子序列，这种多尺度分析能有效捕捉隐藏在数据中的复杂模式。随后利用神经网络对各子序列分别建模预测，最后通过小波重构得到最终预测结果。

在优化研究方面，重点探讨了三个关键方向：网络结构的自适应确定方法、小波基函数的优选策略以及混合智能算法的参数优化技术。其中将遗传算法、粒子群优化等智能算法与传统的梯度下降法相结合，有效解决了模型易陷入局部最优的问题。实验表明，经过优化的模型在预测精度和稳定性上均有显著提升，特别适用于具有突变特性和长期相关性的混沌时间序列。