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基于优化相空间重构的多变量混沌时间序列预测

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本文采用了一种基于优化相空间重构的多变量混沌时间序列的预测方法。主要思想是设定多变量混沌时间序列的各个变量的嵌入维数和延迟时间的范围,以预测评价函数作为评判最优嵌入维数和延迟时间的标准,选择出优化的相空间重构参数并获得优化的相空间重构,以此作为神经网络的输入,获得最佳的预测结果。通过对Lorenz 系统和实际的二维时间序列的仿真,证明了此方法的有效性。

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来源
《第26届中国控制会议》|2007年|169-173|共5页
会议地点湖南张家界
作者
王一颉; 韩敏;
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作者单位

中国自动化学会;

中南大学;

湖南省自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类平稳过程与二阶矩过程;混沌理论;
关键词
混沌时间序列; 多变量时间序列; 相空间重构; 预测结果; 嵌入维数; 延迟时间;

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