【摘 要】
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提出了一种针对混沌序列预测的T-S模糊神经网络.这种T-S 模糊神经网络与传统的T-S模糊神经网络相比在不影响预测精度的前提下极大的减少了神经网络的节点数.同时利用基于混沌
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提出了一种针对混沌序列预测的T-S模糊神经网络.这种T-S 模糊神经网络与传统的T-S模糊神经网络相比在不影响预测精度的前提下极大的减少了神经网络的节点数.同时利用基于混沌动态量的BP算法对神经网络进行学习,提高了收敛速度和预测精度.应用此T-S模糊神经网络和相应的BP学习算法,对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测,与传统的的T-S模糊神经网络相比得到了更好的结果,验证了该方法的有效性.
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