1。4本章小结

本章主要介绍的是时间序列尤其是混沌时间序列的定义和内容、混沌研究的一些特性，以及时间序列预测研究的背景、国内外的研究现状、风速时间序列的研究意义、本论文的主要研究内容等。这些是本课题研究的基本理论工作。从这些内容中我们可以知道神经网络以及单神经元模型的应用在预测时间序列中是非常重要的，在接下来的章节里我们会深入介绍上面已经提到过的神经元模型以及扩展卡尔曼滤波算法，并且会进行一次仿真实验，使用它们来完成一次时间序列的在线预测。

第二章单乘神经元模型

2。1 人工神经元模型

人工神经元模型是通过神经科学中的大脑神经元的工作方式进行抽象、建模而构建的信息处理模型。神经元作为神经系统的基本组成单位，是神经系统进行处理信息的基础[[12] 何琴。 人工神经网络用于有机磷酸酯类化合物的定量结构色谱保留相关研究[J]。 分析科学学报。 2013, 29(04): 483-487。][12]。一个神经元细胞除了细胞体之外，拥有一个向外突起的轴突(Synapse)，相貌类似一棵枯树。在大脑神经系统中，神经元可以接受刺激，然后将过轴突将兴奋传入其他神经元或者组织中。其他神经元可以通过它的树突来接受上一神经元传递的兴奋，每个神经元可能会有多个树突，但是只能拥有一个轴突。神经元的结构如图2-1所示。来自~吹冰、论文|网www.chuibin.com +QQ752018766-

在我们这里要讨论的人工神经元模型里，每个神经元都表示一种特别的输入与输出间的映射关系，这种映射关系就是这个神经元的激励函数。不同的激励函数可以使得神经元获得不同的处理信息的能力。也可以通过多个神经元连接在一起组成神经网络。