混沌时间序列的鞍点远多于极值点,且容易出现多重共线性问题。对此,提出基于循环深度神经网络和卡尔曼滤波器的时间序列预测算法。利用循环深度神经网络预测高维时间序列,使用实时递归学习算法搜索最小化预测误差的最优网络参数,采用Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行迭代训练。在线更新循环神经网络的过程中,利用卡尔曼滤波器对循环神经网络的输出权重进行调节,解决多重共线性的问题。实验结果表明,该算法实现了较低的预测误差,并且缓解了高维时间序列的多重共线性问题。
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