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依据相空间邻近轨道演化相似性特点建立训练模式,提出了基于自适应高阶非线性Volterra滤波器（HONFIR）的混沌时间序列多步预测模型（MSP-HONFIR）;通过定义距离相似度、趋势相似度来衡量轨道演化相似度,提出了混沌吸引子邻近轨道判别的新方法;从模型训练充分性角度出发探讨了MSP-HONFIR滤波器模型训练集规模控制的依据.数值研究表明MSP-HONFIR滤波器模型的多步预测性能优于原有HONFIR滤波器模型.
关键词：
混沌
非线性自适应预测
Volterra滤波器模型
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