基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测

林屹; 严洪森; 周博

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基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测

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提出了一种新的混沌时间序列预测方法——多维泰勒网方法.该方法不以相空间重构方法中嵌入维数和时间延迟这两个关键参数的选取为前提,无需系统的先验知识和机理,仅根据已知的时间序列样本,通过多维泰勒网模型获得n元一阶多项式差分方程组,进而得到能反映非线性系统动力学特性的多维泰勒网动态模型.在此基础上提出了基于多维泰勒网的自适应多步预测方法,通过数据窗口的滑动自适应建模,实现对混沌时间序列的多步预测.将该方法应用于Lorenz混沌时间序列的一步和多步预测,均方误差分别达到2.56×10-5和2.76×10-3.仿真结果表明,该方法可以对混沌时间进行有效预测,且具有较高的预测精度.

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来源
《东南大学学报：自然科学版》 |2015年第2期|281-288|共8页
作者
林屹; 严洪森; 周博;
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作者单位

东南大学自动化学院;

东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室;

南京信息工程大学信息与控制学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
混沌时间序列; 多维泰勒网; 预测;

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