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公开(公告)号：CN117993512A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410153090.1
申请日：2024-02-04
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于VFFRLS的混沌时间序列模糊预测方法，属于混沌系统技术领域，所述基于VFFRLS的混沌时间序列模糊预测方法包括构建混沌时间序列数据集、模糊模型前提参数辨识以及模糊模型结论参数辨识步骤，首先采用Mackey‑Glass系统生成混沌时间序列数据集，其次采用Gauss型隶属度函数进行模糊模型前提参数辨识，最后采用变遗忘因子递推最小二乘法作为结论参数辨识方法对混沌时间序列进行预测；引入变遗忘因子起权重作用来调整旧数据与新数据对参数估计结果的影响力，因此可以降低旧数据对估计结果的影响，减轻了数据饱和问题对参数估计精确性的影响，因此提高了混沌时间序列预测的精度。
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