基于混沌时间序列的非线性动态系统神经网络建模与预测
Modeling and Forecasting of the Nonlinear Dynamic System Neural Network Based on the Chaotic Time Series作者机构：北京大学政府管理学院北京100871
出 版 物：《武汉大学学报（理学版）》 (Journal of Wuhan University:Natural Science Edition)
年 卷 期：2005年第51卷第3期
页 面：286-290页
核心收录：
学科分类：07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学]
基 金：中国博士后自然科学基金资助项目(2003033080)
摘 要：在分析神经网络非线性建模原理的基础上,以典型的非线性差分方程为研究对象,提出了一类基于神经网络的非线性动态系统建模方法.针对传统BP算法的局限性,提出了一种非线性动态系统神经网络改善梯度估计精度的新算法.并以上证综合指数时间序列为研究对象,运用本文提出的建模方法和算法,进行了我国资本市场混沌时间序列预测研究的实例分析,得到的单步预测上证综合指数误差很小(-100～100);多步预测在最初的10步之内预测效果较为理想,而在此之后的预测值则严重偏离真实值.这与混沌时间序列特性相吻合,同时也证明了所用算法的有效性.
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