基于熵判据自组织模糊神经网络的混沌时间序列预测

摘要

在自组织模糊神经网络(SOFNN)算法的基础上提出了一种基于熵判据的改进算法.依据动态自适应方式建立模糊神经网络,采用误差均方根判据和误差熵判据相结合的修剪策略,对网络进行剪裁,去掉对网络输出贡献小的节点.算法的主要优点在于:能够自动地决定神经模型的结构并得出模型的参数,而不需要对神经网络和模糊系统有深入的理论知识,算法具有非常高的预测精度,并且通过修剪策略提高网络的泛化能力.应用该算法对典型的混沌时间序列Mackey-Glass序列进行了研究,结果表明,应用新的修剪策略后,算法精度及泛化能力进一步提高,并且需要的先验知识少,更适合于实际应用.