基于混沌-RBF神经网络预测ENPEMF信号包络趋势的方法及系统
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基于混沌-RBF神经网络预测ENPEMF信号包络趋势的方法及系统
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于混沌‑RBF神经网络预测ENPEMF信号包络趋势的方法及系统,针对地质灾害前的地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号,利用基于混沌理论及RBF神经网络的方法及系统来预测该ENPEMF信号强度趋势。本发明中提出的方法及系统实现了ENPEMF信号的嵌入维数m及时间延迟τ的准确计算,可以有效的跟踪ENPEMF信号的强度趋势,并对其进行预测,适用于对ENPEMF信号的进行预测及分析研究。实验结果也表明了混沌‑RBF神经网络方法在分析ENPEMF信号内部混沌特性的同时,得到了较好的短期ENPEMF信号预测结果。
本发明公开了一种基于混沌‑RBF神经网络预测ENPEMF信号包络趋势的方法及系统,针对地质灾害前的地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号,利用基于混沌理论及RBF神经网络的方法及系统来预测该ENPEMF信号强度趋势。本发明中提出的方法及系统实现了ENPEMF信号的嵌入维数m及时间延迟τ的准确计算,可以有效的跟踪ENPEMF信号的强度趋势,并对其进行预测,适用于对ENPEMF信号的进行预测及分析研究。实验结果也表明了混沌‑RBF神经网络方法在分析ENPEMF信号内部混沌特性的同时,得到了较好的短期ENPEMF信号预测结果。
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