基于一种新型聚类算法的RBF神经网络混沌时间序列预测

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摘要：运用两阶段学习方法构建径向基函数（RBF）神经网络模型预测混沌时间序列．在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时，提出了一种基于高斯基的距离度量，并联合输入输出聚类的策略．基于Fisher可分离率设计高斯基距离度量中的惩罚因子，可以提高聚类的性能．而输入输出聚类策略的引入，建立了聚类性能与网络预测性能之间的联系．因此，根据本文方法构建的网络模型，一方面可以加快网络训练的速度，另一方面可以提高预测性能．将该方法对Mackey-Glass，Loren互和Logistic混沌时间序列进行了预测仿真研究，仿真结果表明了该方法的有效性．

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关键词：混沌时间序列 时间序列预测 聚类算法 时间序列 神经网络 混沌时间序列 预测 径向基神经网络 聚类