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基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测
被引量:
5
1
作者
刘福才
马丽叶
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期2162-2165,共4页
针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中...
针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。
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关键词
最近邻
聚
类
fcmv聚类
混沌时间序列
递推最小二乘
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职称材料
题名
基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测
被引量:
5
1
作者
刘福才
马丽叶
机构
燕山大学电气工程学院自动化系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期2162-2165,共4页
基金
燕山大学博士基金资助课题(B111)
文摘
针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。
关键词
最近邻
聚
类
fcmv聚类
混沌时间序列
递推最小二乘
Keywords
nearest neighbor clustering
fcmv
clustering
chaotic time series
recursive least square
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测
刘福才
马丽叶
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2007
5
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