基于时空径向基神经网络的混沌时间序列预测

基于时空径向基神经网络的混沌时间序列预测

混沌时间序列是一种非线性、非平稳、难以预测的信号，然而在许多应用领域中都有着重要的作用。在金融分析、气象预报、地震预测等领域中，对混沌时间序列的准确预测显得极为重要。

传统的预测方法常常使用线性模型，但这些方法往往不能很好地适应非线性的混沌时间序列。因此，本文提出了基于时空径向基神经网络（RBF-NN）的混沌时间序列预测方法。

时空RBF-NN模型结合了时域和空域的特点，并利用径向基函数作为激活函数。该模型通过最小二乘法学习混沌时间序列的特征，并使用学习到的特征作为输入数据进行预测。实验结果表明，该模型能够有效地预测混沌时间序列。

以下是基于MATLAB实现的时空RBF-NN混沌时间序列预测代码：

clear;clc;
data=xlsread('chaos.xlsx'); %读取混沌时间序列数据
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