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基于T-S混沌模糊神经网络的电力负荷区间预测方法，何耀耀，，针对传统T-S模糊神经网络在预测电力负荷序列时存在较大误差的缺陷，将Chebyshev混沌映射引入到T-S模糊模型之中，利用混沌映射在（-1
基于混沌优化模拟神经网络的软土沉降预测分析，张亚娇，邵长凯，软土沉降一直是很重要的土工问题，通过沉降预测可为软基工程的设计与施工提供方法上的支持。本文在充分利用模拟神经网络的模糊推
针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类
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