[发明专利]基于非线性多时滞反馈核最小均方算法的数据处理方法

摘要

本发明公开了一种基于非线性多时滞反馈核最小均方算法的数据处理方法，包括如下步骤：S1，使用Mackey‑Glass短时间序列进行预测，并获取序列数据，使用获得的序列数据前10个数据点作为输入向量来预测当前时刻数据点d(i)＝x(i)，S2，滤波器初始参数设置；S3，计算滤波器输出；S4，根据滤波器输出yi与期望输出di，计算预测误差，然后利用梯度下降法更新前馈权值向量ω1和反馈权值向量ω2，并返回步骤S3继续执行；S5，完成所获取序列数据的数据处理。通过上述设计，在本发明利用多核学习方法，把多时滞反馈信息看作是另外的输入信号构建非线性反馈框架，相较于线性反馈的核自适应滤波算法，更能反映输入输出的复杂关系，使处理后的数据在仿真预测中的滤波性能更好。