【摘 要】
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太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化,为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此,提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算
【机 构】
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哈尔滨工业大学机电工程学院; 哈尔滨工业大学机电工程学院 哈尔滨150001; 哈尔滨150001;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:60373102,60572174)资助的课题~~
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太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化,为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此,提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度,开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力,并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后,将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测,取得了满意的结果,应用结果同时表明:所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高,具有一定的理论和实用价值.
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