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基于核共轭梯度演化模糊系统的混沌时间序列在线预测
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作者 胡磊 韩敏 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3099-3107,共9页
为了增强演化模糊系统在混沌时间序列中的在线预测性能,提出一种基于核共轭梯度的演化模糊系统模型.该模型通过基于结构演化的前件部分,挖掘并捕获隐藏在时间序列中的模糊规则.同时,基于参数更新的后件部分有机结合稀疏学习策略和核共... 为了增强演化模糊系统在混沌时间序列中的在线预测性能,提出一种基于核共轭梯度的演化模糊系统模型.该模型通过基于结构演化的前件部分,挖掘并捕获隐藏在时间序列中的模糊规则.同时,基于参数更新的后件部分有机结合稀疏学习策略和核共轭梯度算法,以降低计算复杂度和提高模型收敛性能.基于核共轭梯度的演化模糊系统不仅剔除了样本中的冗余信息,而且有效平衡了模型的预测精度和预测效率.实验结果表明,所提模型在标杆和真实混沌时间序列的在线预测任务中具有有效性. 展开更多
关键词 混沌时间序列 在线预测 演化模糊系统 模糊规则 稀疏学习策略 核共轭梯度
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