Abstract—Chaotic time-series is a d

Abstract—Chaotic time-series is a dynamic nonlinear system
whose features can not be fully reflected by Linear
Regression Model or Static Neural Network. While
Nonlinear Autoregressive with eXogenous input includes
feedback of network output, therefore, it can better reflect
the system’s dynamic feature. Take annual active times of
sunspot as an example, after verifying the chaos of sunspot
time-series and calculating the series’ embedding dimension
and delay, we establish sunspot prediction model with
NARX network. The result shows that compared with BP
Network and ARIMA Model, NARX network can better
predict the chaos.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรม — Chaotic เวลาชุดเป็นระบบไม่เชิงเส้นแบบไดนามิกคุณลักษณะสามารถไม่ได้เต็มสะท้อนเชิงเส้นแบบจำลองถดถอยคงประสาทเครือข่าย ในขณะที่รวม Autoregressive ไม่เชิงเส้นกับเข้าบ่อยความคิดเห็นของเครือข่ายผลลัพธ์ ดังนั้น สามารถดีสะท้อนคุณลักษณะของระบบแบบไดนามิก ใช้เวลางานประจำปีของจุดมืดดวงอาทิตย์เป็นตัวอย่าง หลังจากการตรวจสอบความวุ่นวายของจุดมืดดวงอาทิตย์ชุดข้อมูลเวลาและการคำนวณของชุดมิติฝังและความล่าช้า เราสร้างโมเดลทำนายจุดมืดดวงอาทิตย์ด้วยเครือข่าย NARX แสดงผลการเปรียบเทียบกับ BPเครือข่ายและรูปแบบอา เครือข่าย NARX สามารถดีกว่าทำนายความอลหม่าน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ-วุ่นวายอนุกรมเวลาเป็นระบบที่ไม่เป็นเชิงเส้นแบบไดนามิก
ที่มีคุณสมบัติไม่สามารถสะท้อนให้เห็นอย่างเต็มที่โดยการเชิงเส้น
ถดถอยรุ่นหรือโครงข่ายประสาทเทียมแบบคงที่ ในขณะที่
เชิงอัตถดถอยด้วยการป้อนข้อมูลจากภายนอกรวมถึง
ข้อเสนอแนะของการส่งออกของเครือข่ายจึงจะสามารถสะท้อนให้เห็นถึง
คุณลักษณะของระบบแบบไดนามิก ใช้เวลาที่ใช้งานประจำปีของ
ดวงอาทิตย์เป็นตัวอย่างหลังจากการตรวจสอบความวุ่นวายของการฉาย
อนุกรมเวลาและการคำนวณชุดฝังมิติ
และความล่าช้าเราสร้างแบบจำลองการทำนายดวงอาทิตย์ที่มี
เครือข่าย NARX ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าเมื่อเทียบกับ BP
เครือข่ายและ ARIMA รุ่นเครือข่าย NARX ดีขึ้นสามารถ
คาดการณ์ความวุ่นวาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อนุกรมเวลาวุ่นวายนามธรรมคือระบบไม่เชิงเส้นแบบไดนามิกที่มีคุณสมบัติ
ไม่สามารถอย่างเต็มที่สะท้อนจากตัวแบบการถดถอยเชิงเส้น
หรือโครงข่ายประสาทแบบคงที่ ในขณะที่
ไม่เชิงเส้นด้วยใส่ตัวภายนอกรวมถึง
ติชมของผลผลิต เครือข่ายจึงดีขึ้นสามารถสะท้อน
ของระบบพลวัตคุณลักษณะ เอาปีปราดเปรียวครั้ง
ดวงอาทิตย์เป็นตัวอย่าง หลังจากตรวจสอบความสับสนวุ่นวายของดวงอาทิตย์
อนุกรมเวลาและคำนวณชุด ' ผ่านมิติ
ดีเลย์ เราสร้างเครือข่าย narx จุดมืดแบบจำลองการทำนายด้วย
. ผลการศึกษาพบว่า เมื่อเทียบกับเครือข่ายและ BP
แบบจำลองเครือข่าย narx สามารถดีกว่า
ทำนายความยุ่งเหยิง