1次元カオス写像の時系列予測に関する研究
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概要
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We analyse the prediction problem of the logistic mapping and the chaotic neuron mapping in this report. Both of ARMA models and modified back-propagation neural networks are applied to time series data of the mappings. It is shown that island chaos with slightly positive Lyapunov exponent is predictable even with ARMA models. It is also shown that neural networks are more efficient than ARMA models for the short term prediction of chaotic time series with largely positive Lyapunov exponent.
- 日本シミュレーション学会の論文
- 1994-03-15
著者
-
畠山 省四朗
東京電機大学 理工学部経営工学科
-
合原 一幸
東京大学工学系研究科
-
畠山 省四朗
Dept. Of Computer And Systems Engineering Tokyo Denki University
-
北原 淳
東京電機大学大学院理工学研究科システム工学専攻
-
遠田 高文
東京電機大学大学院理工学研究科システム工学専攻
-
畠山 省四朗
東京電機大
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