作者：郝志华; 马孝江多层神经网络时间序列预测基本模式分量线性神经网络非线性动态系统建模局域波法多分量自回归模型尺度
摘要：提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型,用于对非线性动态系统时间序列进行建模.首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解,使之成为不同尺度的基本模式分量,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测.最后,所有分量的预测值通过另一个单层线性神经网络进行重构,作为原始时间序列的预测值.并把该方法用于转子故障诊断.实验数据表明,这种结构用于故障诊断,性能优于传统的分析方法.
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