In: Advances in Self-Organizing Maps, Eds.: P. A. Estévez and J. C. Príncipe and P. Zegers, Springer, Berlin, Heidelberg, 205–214p. (2012) DOI:10.1007/978-3-642-35230-0_21

Nonlinear Time Series Analysis by Using Gamma Growing Neural Gas

P. A. Estévez, J. R. Vergara

In this paper, we investigate the properties of the Gamma Growing Neural Gas (γ-GNG) model for the analysis of nonlinear time series. This model includes a temporal context descriptor based on a short term memory structure called Gamma memory. It is shown that γ-GNG can approximately reconstruct the space-state, and filter out additive noise. Simulation results on two data sets are presented: Lorenz system and NH3-FIR Laser time series.

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