基于具有加权模糊隶属函数的神经网络的混沌时间序列预测

本文提出了以时间延迟坐标嵌入方法为基础的周期性波动预测模型。此模型使用一种叫作具有加权模糊隶属函数的神经网络的神经模糊网络(NEWFM)。在主要综合指标的预处理时间序列中使用了时间延迟坐标嵌入方法,并将此序列用作此神经模糊网络的输入数据来预测商业周期。以小波变换为基础使用其他方法进行了对比性研究,并对性能比较进行了主成分分析。使用线性回归分析来测试预测结果,以比较输入数据与目标类别,国内生产总值的近似值。另外两个模型忽略了基于混沌的模型捕捉非线性动态模型和系统中的相互作用。检验结果表明基于混沌的方法能够有效地增强预测能力,因此表明此方法比其他方法具有更优越的性能。