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基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测
为构建径向基函数神经网络模型,以相空间重构理论为基础,提出基于粒子群的自动搜索算法,并以Logistic映射和水声信号作为研究对象,把该算法与同类算法进行比较。实验结果表明,该算法在训练准确率和收敛速度方面体现出一定的优越性,能够为水声信号的建模、预测以及动力学分析提供支持。关键词:混沌时间序列;相空间重构;径向基函数神经网络;水声信号
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