ADAPTIVE NONLINEAR FEEDBACK CONTROL OF CHAOTIC SYSTEMS BASED ON REDUCED PARAMETER QUADRATIC PREDICTORS

An adaptive nonlinear feedback-control method is proposed to control continuous-time chaotic dynamical systems, where the adaptive nonlinear controller acts on only one-dimensional error signal between the desired state and the observed chaotic state of a system. The reduced parameter adaptive quadratic predictor used in adaptive feedback cancellation of the nonlinear terms can control the system to any desired state. Computer simulation results on the Lorenz system are shown to demonstrate the effectiveness of this feedback-control method.     

基于相空间邻域的混沌时间序列自适应预测滤波器(Ⅰ)线性自适应滤波

提出了一种基于相空间邻域的线性自适应滤波算法，将时间域变换到高维重构矢量空间，使 得不可能实现的线性预测变成了可能.实验结果表明：这种基于相空间邻域的线性自适应预 测滤波器能够有效预测一些混沌序列，能够检测到一些混沌载波中的信号，具有去混沌噪声 的能力. 关键词： 混沌时间序列 重构矢量 自适应预测     

混沌时间序列基于邻域点的非线性多步自适应预测

根据流形理论，利用混沌时间序列中某点邻域内最近几点的P次迭代像，提出了一种多步自 适应预测算法.仿真说明，这种算法使得预测速度成倍提高，而预测稳定后得到的误差均方 根序列呈指数增长趋势，这个指数就是该混沌时间序列的Lyapunov指数. 关键词： 混沌时间序列 邻域 非线性自适应预测 Lyapunov指数     

Noise reduction method based on weighted manifold decomposition

A noise reduction method based on weighted manifold decomposition is proposed in this paper, which does not need knowledge of the chaotic dynamics and choosing number of eigenvalues.The simulation indicates that the performance of this method can increase the signal-to-noise ratio of noisy chaotic time series.     

FAST EVOLVING MULTI-LAYER PERCEPTRONS FOR NOISY CHAOTIC TIME SERIES MODELING AND PREDICTIONS

A fast evolutionary programming (FEP) is proposed to train multi-layer perceptrons (MLP) for noisy chaotic time series modeling and predictions. This FEP, which uses a Cauchy mutation operator that results in a significantly faster convergence to the optimal solution, can help MLP to escape from local minima. A comparison against back-propagation-trained networks was performed. Numerical experimental results show that the FEP can help MLP better capturing dynamics from noisy chaotic time series than the back-propagation algorithm and produce a more consistently modeling and prediction.     

连续混沌系统的非线性自适应预测跟踪控制

基于混沌时间序列的非线性自适应预测原理,用一种sigmoid-Volterra自适应预测滤波器研究了连续混沌系统的非线性自适应预测跟踪控制.通过对Lorenz,R?ssler等典型混沌系统的控制,仿真证实了这种sigmoid-Volterra自适应预测控制器的有效性.这种方法的优点在于它既不需要知道精确的混沌系统模型,也不需要进行系统模型辨识. 关键词： 混沌 sigmoid-Volterra自适应预测滤波器 非线性自适应预测跟踪     

混沌时间序列全局预测新方法——连分式法

拓展了多项式逼近理论，利用连分式法建立了混沌时间序列非线性全局预测模型，此模型替代混沌序列的动力学方程，实现对其动力学特性分析，达到预测目的. 理论分析和仿真实验表明，连分式法能够有效预测一些混沌序列，该方法预测精度高，并且能得到显式的预测表达式. 关键词： 混沌时间序列 全局预测 连分式     

基于相空间邻域的混沌时间序列自适应预测滤波器(Ⅱ)非线性自适应滤波

根据相空间重构理论、最小均方误差准则和最陡下降原理，提出了一种基于相空间邻域的非线性自适应滤波算法.实验结果表明：这种非线性自适应预测滤波器能够有效预测一些混沌序列，在某种程度上具有抗噪声的能力. 关键词： 混沌时间序列 重构矢量 最小均方误差准则 非线性自适应预测     

基于Bernstein多项式的自适应混沌时间序列预测算法

提出了利用Bernstein多项式对混沌时间序列的动力学方程进行建模的方法,并将该方法与递推最小二乘(RLS)算法相结合,从而可以自适应地逼近混沌时间序列的动力学特性,以达到预测的目的.理论分析和仿真实验表明该方法对一些常见的混沌时间序列具有较高的预测精度和较理想的准确预测率.由于RLS算法的收敛速度较快,因此该方法比较适合于对短混沌时间序列进行实时预测. 关键词： 混沌 预测 Bernstein多项式 RLS算法     

用一种少参数非线性自适应滤波器自适应预测低维混沌时间序列

基于混沌动力系统的相空间延迟坐标重构,利用混沌序列固有的确定性和非线性,提出了用 于混沌时间序列预测的一种少参数非线性自适应滤波预测模型.该预测模型在Volterra自适 应滤波器的基础上引入sigmoid函数来减少待定参数.实验研究表明,这种少参数非线性自适 应滤波预测器仅需用50个样本经20次预训练后,就能有效地预测一些低维混沌序列,且这种 少参数非线性自适应滤波预测器更便于工程实现. 关键词： 混沌 非线性自适应预测 少参数非线性自适应滤波器 自适应算法