混沌时间序列的Volterra自适应预测

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混沌时间序列分析及其应用.zip

提出了一种基于改进型Logistic 混沌映射的伪随机序列发生器理论和试验的结果证明该伪随机数发生器产生的随机序列具有良 好的密码学性能以此为基础设计了一种新型的混沌流密码方案试验结果表明该加密方案取

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预

针对传统递归神经网络中出现的网络结构与计算复杂性，提出了使用多分支递归神经网络学习算法，并将其应用到混沌时间序列预测领域。首先缩减了部分冗余的分支，只保留了节点与自身之间以及节点与代表以后时刻的节点之

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为提高BP神经网络预测模型的预测准确性，提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异，改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算

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