Forecasting Nonlinear Chaotic Time Series with Function Expression Method Based on an Improved Genetic-Simulated Annealing Algorithm
المؤلفون المشاركون
Wang, Jun
Zhou, Shudao
Sheng, Zheng
Zhou, Bihua
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-04-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The paper proposes a novel function expression method to forecast chaotic time series, using an improved genetic-simulated annealing (IGSA) algorithm to establish the optimum function expression that describes the behavior of time series.
In order to deal with the weakness associated with the genetic algorithm, the proposed algorithm incorporates the simulated annealing operation which has the strong local search ability into the genetic algorithm to enhance the performance of optimization; besides, the fitness function and genetic operators are also improved.
Finally, the method is applied to the chaotic time series of Quadratic and Rossler maps for validation.
The effect of noise in the chaotic time series is also studied numerically.
The numerical results verify that the method can forecast chaotic time series with high precision and effectiveness, and the forecasting precision with certain noise is also satisfactory.
It can be concluded that the IGSA algorithm is energy-efficient and superior.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jun& Zhou, Bihua& Zhou, Shudao& Sheng, Zheng. 2015. Forecasting Nonlinear Chaotic Time Series with Function Expression Method Based on an Improved Genetic-Simulated Annealing Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057683
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jun…[et al.]. Forecasting Nonlinear Chaotic Time Series with Function Expression Method Based on an Improved Genetic-Simulated Annealing Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057683
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jun& Zhou, Bihua& Zhou, Shudao& Sheng, Zheng. Forecasting Nonlinear Chaotic Time Series with Function Expression Method Based on an Improved Genetic-Simulated Annealing Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057683
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057683
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر