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基于完备模糊规则集的混沌时间序列预测

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2006-06-05

Journal:系统仿真学报

Included Journals:Scopus、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:18

Issue:6

Page Number:1593-1596,1600

ISSN No.:1004-731X

Key Words:完备模糊规则集;置信度;混沌;梯度下降法

Abstract:基于数据挖掘思想,使用置信度度量和改进的梯度下降法,提出一种新的构造完备模糊规则集的方法来建模和预测混沌时间序列.所提方法通过确定最优输出模糊子集的质心和模糊规则的置信度度量,能够推理数据未覆盖区域的空缺规则,并构造一个完备的模糊规则集,进而解决了混沌时间序列的可预测问题.仿真结果表明新方法是有效和准确的.它能很好地辨识系统的特征,并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法.

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