嵌入局部模型的SOM网络对混沌时间序列预测研究

针对混沌时间序列特征空间多变性的特点 ,在 SOM自组织神经网络中嵌入局部线性回归模型 ,用于混沌时间序列的预测。该方法融合了局部线性预测的优点以及 SOM网络数据快速聚类能力、可视化特征识别性质和拓扑保留映射特点 ,既可减少运算时间和存储空间 ,又能适应混沌时间序列的多变特征 ,取得了较高的预测精度。