A New Approach for Chaotic Time Series Prediction Using Recurrent Neural Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A self-constructing fuzzy neural network (SCFNN) has been successfully used for chaotic time series prediction in the literature.
In this paper, we propose the strategy of adding a recurrent path in each node of the hidden layer of SCFNN, resulting in a self-constructing recurrent fuzzy neural network (SCRFNN).
This novel network does not increase complexity in fuzzy inference or learning process.
Specifically, the structure learning is based on partition of the input space, and the parameter learning is based on the supervised gradient descent method using a delta adaptation law.
This novel network can also be applied for chaotic time series prediction including Logistic and Henon time series.
More significantly, it features rapider convergence and higher prediction accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Qinghai& Lin, Rui-Chang. 2016. A New Approach for Chaotic Time Series Prediction Using Recurrent Neural Network. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112038
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Qinghai& Lin, Rui-Chang. A New Approach for Chaotic Time Series Prediction Using Recurrent Neural Network. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112038
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Qinghai& Lin, Rui-Chang. A New Approach for Chaotic Time Series Prediction Using Recurrent Neural Network. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112038
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112038
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