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A PMLP BASED METHOD FOR CHAOTIC TIME SERIES PREDICTION

机译:基于PMLP的混沌时间序列预测方法。

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摘要

This paper proposes a new method for prediction of chaotic time series based on Parallel Multi-Layer Perceptron (PMLP) net and dynamics reconstruction technique. The PMLP contains a number of multi-layer perceptron (MLP) subnets connected in parallel. Each MLP subnet predicts the future data independently with a different embedding dimension. The PMLP determines the final predicted result according to the weighted average of all sub-outputs. Simulation results show the effectiveness of the method.
机译:提出了一种基于并行多层感知器(PMLP)网络和动力学重构技术的混沌时间序列预测新方法。 PMLP包含多个并行连接的多层感知器(MLP)子网。每个MLP子网都使用不同的嵌入维度独立预测未来的数据。 PMLP根据所有子输出的加权平均值确定最终的预测结果。仿真结果表明了该方法的有效性。

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