噪声对动力学系统的影响：来自群优化神经网络的预测与不确定性
计算物理
2015-09-22 v1 神经与进化计算
摘要
在本研究中，开发了基于粒子群优化(PSO)的人工神经网络(ANN)用于时间序列预测。混合ANN+PSO算法应用于Mackey--Glass混沌时间序列的短期。评估了预测性能并与文献中其他研究进行了比较。此外，我们通过从预测时间序列获得的混沌行为研究展示了动力学系统的性质。接下来，混合ANN+PSO算法辅以高斯随机过程（称为随机混合ANN+PSO），以获得预测的新估计量，这也使我们能够计算带噪Mackey--Glass混沌时间序列预测的不确定性。因此，我们研究了白噪声水平()从0.01到0.1的几种情况下的噪声影响。
引用
@article{arxiv.1509.06057,
title = {Impact of noise on a dynamical system: prediction and uncertainties from a swarm-optimized neural network},
author = {C. H. López-Caraballo and J. A. Lazzús and I. Salfate and P. Rojas and M. Rivera and L. Palma-Chilla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.06057},
year = {2015}
}
备注
11 pages, 8 figures