基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的研究

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1、摘要在科學(xué)、經(jīng)濟(jì)、工程等許多應(yīng)用中都存在著在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)未來(lái)的問題。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是預(yù)測(cè)領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)重要研究方向，這是一種根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造時(shí)間序列模型，再把模型外推來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的一種方法。近年來(lái)，來(lái)自天文、水文、氣象等領(lǐng)域如太陽(yáng)黑子、徑流量、降雨量等時(shí)間序列都被發(fā)現(xiàn)含有混沌特性。面對(duì)自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中大量存在的混沌時(shí)間序列，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法效果欠佳。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)良的非線性特性，非常適合于混沌序列預(yù)測(cè)的研究。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論的預(yù)測(cè)研究是近幾年來(lái)的研究熱點(diǎn)，受到了特別的重視，本論文對(duì)此作了較

2、為系統(tǒng)深入的研究。首先，本文對(duì)混沌時(shí)間序列的概念和判別方法做了簡(jiǎn)單介紹，介紹了一個(gè)具體的人工混沌時(shí)間序列模型：Lorenz模型，總結(jié)了時(shí)間序列的混沌識(shí)別的一些基本方法。然后，介紹了混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)：相空間的重構(gòu)理論，即把具有混沌特性的時(shí)間序列重建為一種低階非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。通過相空間重構(gòu)，可以找出隱藏在混沌吸引子中的演化規(guī)律，使現(xiàn)有的數(shù)據(jù)納入某種可描述的框架之下，從而為時(shí)間序列的研究提供了一種嶄新的方法和思路。在重構(gòu)相空間時(shí)，合適的延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)的選取至關(guān)重要。本文著重介紹了GP算法，在GP算法計(jì)

3、算中，通常需要確定無(wú)標(biāo)度區(qū)，無(wú)標(biāo)度區(qū)的準(zhǔn)確性將直接影響分形維的準(zhǔn)確性。本文對(duì)此問題進(jìn)行了比較深入的研究，提出了一種選取無(wú)標(biāo)度區(qū)的簡(jiǎn)單方法。最后，探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與結(jié)構(gòu)、BP算法學(xué)習(xí)規(guī)則，構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模、推廣能力等問題。并利用建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)兩個(gè)具體的混沌時(shí)間序列進(jìn)行了預(yù)測(cè)，結(jié)果非常理想，說明本文所建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型具有很好的預(yù)測(cè)能力和較佳的推廣能力，驗(yàn)證了本文構(gòu)建的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的有效性和普適性。

4、關(guān)鍵詞：混沌，相空間重構(gòu)，嵌入維，關(guān)聯(lián)維，延遲時(shí)間，BP算法ABSTRACTThereisnodenyingthefactthatthemethodofpredictingthefuturebasedOnhistoricaldataiscommonlyusedinscience，economiesandengineering．TimeSeriesForecasting，whichconstructstimeseriesmodelonthebasisoflaistoricaldataandthenusesth

5、emodeltoforecastthefuture。is缸importantresearchdirectioninforecastingresearcharea．Asfar緦astronomy。hydrologyandmeteorologiealphenomenaarcconcerned，manytimeseriessuchassun．spots。amountofrunoff,rain蹦lamountwerediscoveredallincludingthechaoticcharacterinrecenty

6、ears．Inthefaceofthechaotictimeseries1argelyexistedinnatureandsocialeconomicphenomena,thewaditionalmethodofstatisticalanalysisperformedbadly．NeuralNetwork(№Dposessesexcellentnon-linearcharacter,wlaichenablesittobeextremelysuitabletotheforecastingresearchinc

7、haoticarray．Basedonartificialneuralnetworkandchaotictheory，theforecastingresearchhasbecomeresearchhotspotandreceivedspecialattentionatpresent．Thisdissertationhasdonesystematicandthoroughresearchontheabovementionedproblem．Firstly,thisdissertatio-hasmadeansi

8、mpleintroductiontotheconceptanddistinctionmethodofehaodetimeseries．Inaddition,thisdissertationhasintroducedlorenzmodelandsummarizedseveralfundamentalmethodabouttimeserieselaaosrecognition．Andthen，thisdisserta