基于鲁棒模糊聚类的混沌时间序列预测

采用一种基于鲁棒模糊聚类算法的模糊辨识方法,通过引入局部划分关联度因子,增强了系统辨识的抗干扰能力,提高了系统辨识的鲁棒性.首先用最近邻模糊聚类法划分初始输入空间,得到模糊规则数及初始聚类中心;然后用鲁棒模糊聚类算法求解并优化模糊隶属度和聚类中心,建立高精度的T-S模糊模型;最后利用最小二乘法辨识模型的初始结论参数,进一步利用带遗忘因子的递推最小二乘法优化结论参数.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列进行建模和预测,仿真结果表明利用本方法可以进行准确建模和预测,验证了本方法的鲁棒性、有效性和实 关键词： 最近邻模糊聚类 鲁棒模糊聚类 混沌时间序列 最小二乘法     

基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测

基于支持向量机强大的非线性映射能力和模糊逻辑易于将先验的系统知识结合到模糊规则的 特性, 根据混沌动力系统的相空间重构理论, 提出了一种混沌时间序列的模糊模型的支持向 量机预测模型,并采用适用于大规模问题求解的最小二乘法来训练预测模型,利用该模型分别 对模型的整体预测性能与嵌入维数及延迟时间的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时 间序列和典型的Lorenz系统生成的时间序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型不仅 能够自动的从学习数据中获取知识产生模糊规则，提取能够代表混沌时间序列内在规律的支 持向量，大大减少支持向量的数目，精确地预测未来的混沌时间序列,而且在混沌时间序列 的嵌入维数未知和延迟时间不能合理选择的情况下,也能取得比较好的预测效果.这一结论预 示着基于模糊模型的支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法. 关键词： 模糊模型 混沌时间序列 支持向量机 最小二乘法     

混沌时间序列的支持向量机预测

根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机的强大的非线性映射能力, 建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时间序列和变参数的Ikeda 时间序列对该模型进行了验证,结果表明,该预测模型能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法. 关键词： 混沌时间序列 支持向量机 最小二乘法     

基于模糊模型的混沌时间序列预测

对于复杂、病态、非线性动态系统，基于模糊集合的模糊模型，利用模糊推理规则描述动态系统的特性，是一种有效方法.讨论了利用模糊建模方法实现非线性系统的建模和预测.首先，利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊输入空间，然后利用卡尔曼滤波算法估计模糊模型的参数.采用该方法对Mackey Glass混沌时间序列进行预测试验，结果表明利用本方法可以在线或者离线能对Mackey Glass混沌时间序列进行准确预测，证明了本方法的有效性. 关键词： 模糊竞争学习 混沌时间序列 卡尔曼滤波     

基于一种新型聚类算法的RBF神经网络混沌时间序列预测

运用两阶段学习方法构建径向基函数(RBF)神经网络模型预测混沌时间序列.在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时,提出了一种基于高斯基的距离度量,并联合输入输出聚类的策略.基于Fisher可分离率设计高斯基距离度量中的惩罚因子,可以提高聚类的性能.而输入输出聚类策略的引入,建立了聚类性能与网络预测性能之间的联系.因此,根据本文方法构建的网络模型,一方面可以加快网络训练的速度,另一方面可以提高预测性能.将该方法对Mackey-Glass, Lorenz和Logistic混沌时间序列进行了预测仿真研究,仿真结果表明了该方法的有效性. 关键词： 混沌时间序列 预测 径向基神经网络 聚类     

基于最大Lyapunov指数的多变量混沌时间序列预测

参考基于最大Lyapunov指数的单变量混沌时间序列预测方法,提出一种通过选取多个邻近重构向量,预测多变量混沌时间序列的局域法.采用新方法对两个完全不同的Rssler方程的耦合系统,Rssler方程和Hyper Rssler方程的耦合系统的多变量混沌时序进行一步和多步预测,结果表明了该方法的有效性,且算法具有较强的抗噪能力.讨论了参考邻近点数和预测结果的关系. 关键词： Lyapunov指数 混沌时间序列预测 多变量时间序列 最小二乘法     

基于模糊树模型的混沌时间序列预测

应用模糊树模型,对混沌时间序列进行建模和预测.该方法可以根据建模数据在空间中的分布信息,基于二叉树结构自适应划分输入空间,得到模糊子空间,在与叶节点对应的子空间上建立线性函数作为模糊规则的后件,用隶属度函数将各分片线性函数光滑连接,最后得到一个精度比较高的非线性映射.通过对Mackey-Glass、Lorenz和Henon混沌时间序列的建模和预测研究,仿真结果表明,该方法具有建模精度高、运行速度快、泛化能力强、预测步数多、适用范围广等优点. 关键词： 模糊树模型 混沌时间序列 预测     

含噪混沌时间序列预测误差分析

对于含噪混沌时间序列预测问题, 传统方法存在较大的经验性, 对预测误差的构成分析不足, 因而忽略了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异性. 本文将实际预测误差分解为预测器偏差和输入扰动误差, 并对整体最小二乘和正则化两种全局预测方法进行分析比较, 进而说明整体最小二乘适用于混沌动态的重建, 对预测器偏差影响较大, 而正则化方法能够改善预测器敏感性, 对输入扰动误差影响较大. 通过两个仿真实例, 展示了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异, 在对比最小二乘和正则化方法的同时验证了实际预测误差受预测器偏差和输入扰动误差共同作用. 并指出, 在实际操作时应在二者间寻求平衡, 以便使模型预测精度达到最优. 关键词： 混沌时间序列预测 噪声 整体最小二乘 正则化     

最小二乘支持向量域的混沌时间序列预测

从支持向量域SVD(Support Vector Domain)出发，根据Takens延时相空间重构思想，利用支持向量机非线性映射，建立了混沌时间序列和混沌非线性相轨迹运动的SVD预测模型.采用数据集作为支持对象元素，机器自学习缩小模型泛化误差的上界，利用最小二乘支持向量域(SVD)，预测了Henon/Lorenz/Rossler三种混沌时间序列.预测结果表明，三种预测模型将集合映射到一个更高维特征空间，通过嵌入维数，实现了序列预测，误差随嵌入维数变化趋于恒定，与支持向量机(SVM)相比，SVD所需支持向量少，收敛速度快，鲁棒性强，核函数选择容易灵活，且存在自适应方法.网格点数提高了10—20倍，序列预测在小样本、非线性、未知概率密度条件下，预测和实际值取得了一致. 关键词： 支持向量域 混沌 最小二乘 时间序列预测     

基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测

提出一种模糊边界模块化神经网络（FBMNN）的混沌时间序列预测方法,该方法先对混沌时间序列观测点重构的相空间进行模块化划分,划分点的选取由遗传算法自动寻优.然后定义一个模糊隶属度函数,在划分边界一侧按照一定的模糊隶属度设定模糊边界带,通过模糊化处理,解决了各模块划分点附近预测结果的跳跃问题.最后每一模块,及其模糊边界的样本点都对应一个递归神经网络进行训练,通过预测合成模块输出结果.该方法对三个混沌时间序列基准数据集Mackey-Glass,Lorenz,Henon进行实验,结果表明该方法有效地提高了混沌时间序列预测效果. 关键词： 模糊边界 模块化神经网络 混沌时间序列 预测     

New prediction of chaotic time series based on local Lyapunov exponent

A new method of predicting chaotic time series is presented based on a local Lyapunov exponent, by quantitatively measuring the exponential rate of separation or attraction of two infinitely close trajectories in state space. After reconstructing state space from one-dimensional chaotic time series, neighboring multiple-state vectors of the predicting point are selected to deduce the prediction formula by using the definition of the local Lyapunov exponent. Numerical simulations are carried out to test its effectiveness and verify its higher precision over two older methods. The effects of the number of referential state vectors and added noise on forecasting accuracy are also studied numerically.     

基于分形自仿射的混沌时间序列预测

从混沌与分形的关系出发，基于奇怪吸引子的分形结构和时间序列的自仿射特性，提出了一种混沌时间序列的预测方法.采用迭代函数系统跟踪混沌的局部运动轨迹，由此确定统计意义上仿射性能最优的时间序列段，并根据吸引子定理和拼贴定理建立预测模型.以Mackey-Glass混沌系统、脑电信号和Lorenz混沌系统等三种混沌系统为例进行预测试验，结果表明本方法能对混沌时间序列进行准确预测，且对混沌时间序列先验知识要求少，具有广泛的实用性. 关键词： 自仿射 迭代函数系统 混沌时间序列 预测     

混沌时间序列的模糊神经网络预测

设计一种新型混合模糊神经推理系统，该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的.再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数，这样大大减少了规则匹配过程，加快了推理速度，从而极大程度地提高了系统的自适应能力.用它对Mackey-Glass混沌时间序列进行预测试验,结果表明利用该网络模型无论离线还是在线学习均能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确的预测，证明了该系统的有效性. 关键词： 神经网络模型 模糊逻辑 混合推理系统 混沌时间序列     

基于选择性支持向量机集成的混沌时间序列预测

提出了一种基于聚类的选择性支持向量机集成预测模型.为提高支持向量机集成的泛化能力，采用自组织映射和K均值聚类算法结合的聚类组合算法，从每簇中选择出精度最高的子支持向量机进行集成，可以保证子支持向量机有较高精度并提高了子支持向量机之间的差异度.该方法能以较小的代价显著提高支持向量机集成的泛化能力.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列和Lorenz系统生成的混沌时间序列进行预测实验，结果表明可以对混沌时间序列进行准确预测，验证了该方法的有效性. 关键词： 支持向量机 集成 混沌时间序列 聚类