初步研究神经网络模型的构造方法，并利用多输入单输出切比雪夫神经网络模型建立世界干散海运量各年的海运量预测模型解决具体问题-preliminary study of the neural network model construction method, and the use of multiple-input single-output Chebyshev neural network model of the world's seaborne dry bulk quantities

提出了一种基于自适应 Chebyshev 多项式神经网络(ACNN)的 Logistic 混沌系统控制算法。该算法采用 Chebyshev 正交多项式作为神经网络的激励函数, 构建 Logistic 混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性, 提出和证明了收敛定 理, 并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应 Chebyshev 神经网络直接学习 Logistic 混 沌系统的动态特性, 并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明, 该算法在 L