混沌时间序列混合预测方法探索  

Research on the Mixed Forecasting Methods of Chaotic Time Series

作　　者：吕瑞华[1] 王卫亚[1] 

机构地区：[1]河北经贸大学,河北石家庄050091

出　　处：《中国软科学》2006年第2期150-154,共5页China Soft Science

基　　金：国家自然科学基金项目(72271006)

摘　　要：根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。The C -ANN （chaotic artificial neural networks） forecasting model is set up based on Kolmogorov continuity theorem in the paper. The C - ANN - GA （chaotic artificial neural networks genetic algorithms） methods are put forward to solve the forecasting problem of chaotic time series non - analytic arithmetic formula, so that the forecasting methods of chaotic time series are new developed.

关 键 词：复杂系统 遗传算法 神经网络 混沌预测 

分 类 号：F403.7[经济管理—产业经济]