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Analysis of Chaotic Time Series Prediction Based on GRNN

机译:基于GRNN的混沌时间序列预测分析。

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摘要

As a new radial basis neural network, GRNN is easier to train and has better ability of function approach. In this paper, the prediction, the modeling and the decomposition of chaotic time series with GRNN are analyzed and good foundations of weak signal detecting in chaotic background adopting GRNN is established.
机译:作为一种新的径向基神经网络,GRNN易于训练并且具有更好的功能方法。本文分析了利用GRNN进行混沌时间序列的预测,建模和分解,为利用GRNN建立混沌背景下的弱信号检测奠定了良好的基础。

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