TY -的A2 -库马尔,Akshi盟——凌,骏耀PY - 2022 DA - 2022/01/15 TI -分数预测基于非线性神经网络并行自组织体育赛事的SP - 4882309六世- 2022 AB -介绍了并行自组织网络的基本概念和主要特征,分析和预测通过神经网络并行自组织网络及其混合模型。首先,我们训练和描述并行的法律和发展趋势平行自组织网络的自组织网络通过历史数据,然后使用发现法律来预测新数据的性能和比较它与它的真正价值。其次,本文以混沌的预测和应用并行自组织网络为主要研究线和神经网络为主要研究方法。总结和分析的基础上,传统的神经网络,它跳出惯性思维和第一个提出相空间。重建参数和神经网络结构参数统一和优化,然后,将相位空间划分为多个子空间的概念。multi-neural网络方法来跟踪和预测当地的轨道的混沌吸引子与高精度子空间,提高预测的整体性能。在实验期间,短期和长期预测实验进行混乱的并行自组织网络。结果表明,不仅极大地提高了仿真结果的准确性也真实数据中观察到现实的预测性能也大大提高。当预测并行自组织网络、自组织的不同模型的最小误差为0.3691,最小误差的自组织自回归神经网络是0.008,和神经网络误差最小是0.0081。在并行自组织网络体育赛事成绩预测,上述模型的误差是0.0174,0.0081,0.0135,和0.0381,分别。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/4882309 DO - 10.1155/2022/4882309 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -