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物理学
用一种少参数非线性自适应滤波器自适应预测低维混沌时间序列
基于混沌动力系统的相空间延迟坐标重构 ,利用混沌序列固有的确定性和非线性 ,提出了用于混沌时间序列预测的一种少参数非线性自适应滤波预测模型 .该预测模型在Volterra自适应滤波器的基础上引入sigmoid函数来减少待定参数 .实验研究表明 ,这种少参数非线性自适应滤波预测器仅需用 5 0个样本经 2 0次预训练后 ,就能有效地预测一些低维混沌序列 ,且这种少参数非线性自适应滤波预测器更便于工程实现 .
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物理学报
2000年12期

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