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文檔簡介
1、 本課題中采用了兩種建模方法，一種是基于Volterra模型的混沌時(shí)間序列建模，另一種是混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。首先本文對(duì)Volterra模型理論進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了基于Volterra級(jí)數(shù)模型的自適應(yīng)非線性濾波器來對(duì)Henon混沌系統(tǒng)進(jìn)行建模，并采用具有最優(yōu)收斂因子的最小均方誤差(LMS)算法作為自適應(yīng)算法。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和逼近能力構(gòu)造混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)Henon系統(tǒng)進(jìn)行正向建模和逆建模的仿真研究。并采用附加動(dòng)量法的
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