基于小波神经网络的混沌时间序列分析与相空间重构

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摘要：探讨了小波神经网络在混沌时间序列分析与相空间重构中的应用，通过混沌时间序列单步预测与多步预测的例子，比较了小波神经网络与MLP的逼近和收敛性能.对最近提出的一种多分辨率学习策略进行了改进，利用连续3次样条小波和正交Daubechies小波代替Haar小波对时间序列做小波分解；用改进的学习算法训练网络，并应用到混沌序列相空间重构中.实验结果表明，小波神经网络比MLP和ARMA模型具有更强大的逼近能力，因而十分适合应用于时间序列分析中；多分辨率学习算法可作为分析复杂混沌时间序列的一种重要工具.

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关键词：时间序列分析 混沌时间序列 时间序列 神经网络 相空间 小波神经网络 多分辨率学习 相空间重构 混沌时间序列分析