基于遗传算法的混沌时间序列预测

【摘要】混沌现象存在于我们日常生活中的许多方面，气温的变化，太阳黑子的周期性爆发等都属于混沌现象。如果我们能够设计一个足够好的预测模型，对已经测得的混沌序列进行预测，那么我们的预测对我们的生活将大有裨益，因此，本文研究的目的就是利用已有的数据建造一个足够好的预测模型，实现对后续混沌序列进行预测。在以前的学术探索过程中，BP神经网络可以用来混沌时间序列的预测，但是，BP算法也因为可以轻松地形成局部最优解而显得难以甚至无法寻找到全局的最优解，以致于预测的效果常常不甚理想。因此，本文尝试运用遗传算法考虑到BP算法，全局优化的GA-BP算法，获得为了一个更好的模型和预测。本文实现了GA-BP算法并对其预测效果进行了评估，提出了一些改进建议。在实验过程中，相空间重构利用了虚假邻点法可得出嵌入维数，利用选用自相关函数法则可以求出时间延迟，那么建模与预测的过程则采用基于遗传算法优化的BP算法。经算法训练后得到优化的模型，并用该模型进行后续的预测。文章中使用的算法并非适用于所有混沌时间序列，但如果训练得到的模型足够好，那么模型对大多数混沌时间序列应该都能达到较好的预测效果。
【作者】温响秀；
【导师】胡成全；刘淼；
【作者基本信息】吉林大学，软件工程，2014，硕士
【关键词】混沌时间序列；预测；相空间重构；BP神经网络；

【参考文献】
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