混沌神经网络预测算法评价准则与性能分析

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摘要：为比较各种混沌神经网络预测算法的误差性能，该文提出了预测误差评价准则，即根均方误差，偏差，预测精度，决定度系数，绝对误差，以及一些归一化根均方误差等，并分析了它们在描述误差特征上的具体含义。针对两种混沌神经网络预测算法（即全局神经网络算法和局部神经网络算法），利用该准则进行了性能分析，给出了合理的评价。结果表明，与混沌神经网络预测的局部模型算法相比，全局模型算法有更好的预测效果，且训练时间短，占用资源少，推广能力好。http://www.cqvip.com//QK/93884X/200107/5372692.html

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关键词：神经网络 性能分析 神经网 cqvip HTTP 误差函数 混沌神经网络预测 局部模型 全局模型 电离层参数