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针对能源复杂系统供需预测时间序列的混沌性特点,分别讨论了混沌时间序列的全域、局域、基于Lyapunov指数、Volterra级数的多步预测方法和基于递归神经网络的预测算法,并从混沌时间序列的相空间重构理论入手,着重研究了基于递归神经网络的预测算法。最后对比各种方法的优劣并指出了未来的研究方向。
能源供需预测混沌时间序列的分析与预测方法
【摘 要】
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针对能源复杂系统供需预测时间序列的混沌性特点,分别讨论了混沌时间序列的全域、局域、基于Lyapunov指数、Volterra级数的多步预测方法和基于递归神经网络的预测算法,并从混
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237
【出 处】
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第十届工业仪表与自动化学术会议
【发表日期】
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2009年期
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