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基于神经网络的混沌时间序列预测研究及应用的任务书
任务书
一、课题来源和研究背景
神经网络在时间序列预测中被广泛应用。加入混沌系统模型，可以更准确地预测时间序列的发展趋势。因此，本课题基于神经网络的混沌时间序列预测研究及应用。
二、研究目的
本课题旨在探索基于神经网络的混沌时间序列预测方法，建立有效的预测模型，提高时间序列预测的精度。同时，通过对混沌时间序列数据的预测，为实际应用提供参考和借鉴。
三、研究内容
本课题的具体研究内容如下：
1.混沌时间序列预测方法的研究。通过深入研究混沌系统的特性及混沌时间序列的生成机理，对神经网络的混沌时间序列预测方法进行思考和探讨。
2.建立混沌时间序列预测模型。基于神经网络的模型建立，通过对时间序列数据的学习和训练，得到预测模型，对新的混沌时间序列进行预测。
3.模型优化及精度评估。通过对模型的参数调整和优化，提高预测精度。同时，通过加入相关的预测精度评估指标，对模型进行评价，确定其可行性和可靠性。
4.实际应用。通过对实际数据的预测，验证建立的混沌时间序列预测模型的实际应用价值。
四、研究方法
本课题主要采用理论研究和实验研究相结合的方法。其中理论研究主要从混沌系统的基本特性，时间序列预测方法及神经网络的相关理论等方面展开。实验研究主要基于实际的混沌时间序列数据，通过数据处理和模型建立实现预测。
五、预期成果
本课题预期达到以下成果：
1.混沌时间序列预测方法的研究。基于理论和实践探讨了混沌时间序列预测的方法，分析其优劣势和应用范围。
2.混沌时间序列预测模型的建立。基于神经网络模型，建立了可靠的混沌时间序列预测模型，具有较高的预测精度。
3.模型优化及精度评估。通过对模型进行优化和精度评估，进一步提高其预测效果，并确定其可行性和可靠性。
4.实际应用。通过对混沌时间序列的实际预测，验证了模型的实用性，并为相关领域的实际应用提供参考和借鉴。
六、进度计划
本课题的研究周期为6个月，预计完成以下进度：
1.第一个月：调研分析相关文献与研究现状，确定研究方向和方法。
2.第二个月：对混沌系统及时间序列预测方法进行深入研究，初步设计混沌时间序列预测模型。
3.第三个月：基于神经网络模型，建立混沌时间序列预测模型。
4.第四个月：对预测模型进行优化及精度评估。
5.第五个月：实际应用及实验分析，调整模型优化策略。
6.第六个月：撰写研究报告并进行论文的撰写。
七、研究经费
本课题预算经费共计30000元。其中包括实验和调研费用、材料和设备费用、交通和差旅费用、研究人员工资等支出。承担单位应遵守有关经费管理和使用规定，合理控制经费使用，确保经费使用效益最大化。
八、参考文献
1.胡云平.基于神经网络的非线性时间序列预测方法研究[D].华南理工大学硕士论文,2017.
2.张天皓.基于深度学习的时间序列预测研究[D].华南理工大学硕士论文,2018.
3.柴金明,漆恩民,蔡玲娇.基于混沌分形时间序列的预测方法研究进展[J].计算机与数字工程,2021(1):34-38.
4.LingHongling,ZhangZheng,WuGaoqiang.Aneuralnetworkshort-termloadforecastingmodelbasedonthechaostheory[J].EnergyConversionandManagement,2019,198:111711.
5.于涛,许风杨,罗琳.基于混沌理论引入噪声的光滑时间序列预测方法[J].中国科技论文,2021,16(2):246-252.