[发明专利]一种基于粒子群优化与自编码器的混沌时间序列预测方法

摘要

本发明公开一种基于粒子群优化与自编码器的混沌时间序列预测方法，属于复杂系统的混沌时间序列建模分析领域。该预测方法针对传统的简单模型在混沌时间序列预测时存在的不足，结合堆栈自编码网络可以进行多次无监督特征提取和智能优化算法不要求严格数学条件的特点，改进了传统模型直接预测采集到的数据的方式。本发明首先应用混沌和相空间重构理论，将原始数据映射到高维空间，揭示出混动系统中蕴藏的演化信息，然后利用堆栈自编码网络进行特征提取，最后进行预测。并应用粒子群优化算法优化预测模型的输出权值，使得模型具有更好的泛化性能，最终有效提高混沌时间序列模型的预测精度。