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1.
针对多变量混沌时间序列预测问题, 提出了一种基于输入变量选择和极端学习机的预测模型. 其基本思想是 对多变量混沌时间序列进行相空间重构后, 采用互信息方法选择与预测输出统计相关最高的重构输入变量, 借助极端学习机的通用逼近能力建立多变量混沌时间序列的预测模型. 为进一步提高预测精度, 采用模型选择算法选择具有最小期望风险的极端学习机预测模型. 基于Lorenz, Rössler多变量混沌时间序列及Rössler超混沌时间序列的仿 真结果证明所提方法的有效性. 相似文献
2.
提出一种多变量混沌时间序列相空间重构的条件熵扩维方法.首先使用互信息法求解每个变量的时间延迟,其次按条件熵最大原则逐步扩展相空间的嵌入维数,使得重构坐标从低维到高维的转换保持较强的独立性,最终的重构相空间具有较低的冗余度,为多变量时间序列的预测构造了有效的模型输入向量.通过对几个经典多变量混沌时间序列进行数值实验,结果表明该方法比单变量预测和已有多变量预测方法具有更好的预测效果,说明了该重构方法的有效性.
关键词:
多变量混沌时间序列
相空间重构
条件熵
神经网络预测 相似文献
3.
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Rssler方程的耦合系统,Rssler方程和Hyper Rssler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 相似文献
4.
结合相空间重构理论和时间序列分析理论,提出一种用于时间序列多步预测的网络模型.网络采用多个混沌算子加权求和的形式构成.网络各层单元采用固定权值连接,混沌算子的控制参数利用混沌优化算法进行训练调节,从而控制预测网络的动力学行为.利用已知时间序列数据构造出训练样本,训练样本在网络训练过程中仅使用一次,促使网络的动力学特性随时间的推移而变化,并逐渐逼近被预测系统的动力学特性,最终完成对未来时刻数据的预测.在对理论数据进行预测分析时,通过计算预测序列的Lyapunov指数验证了预测网络的有效性.在对实际时间序列的预测过程中,该网络表现出了良好的预测性能.仿真结果表明,该预测网络可对多种时间序列在一定的预测步长范围内实现有效的预测. 相似文献
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根据单变量时间序列计算最大Lyapunov指数的算法思想,本文提出了一种于多变量时间序列最大Lyapunov指数计算的方法.针对原有算法需要使用重构相空间的特点,推广算法给出了多变量时间序列相空间重构参数的选择方法,并采用多变量重构相空间进行最大Lyapunov指数计算.经耦合Rssler系统产生多变量时间序列的仿真计算,验证了该算法的有效性,推广算法的计算结果表明多变量时间序列的计算结果优于单变量的结果,且更加接近理论计算结果.
关键词:
多变量时间序列
相空间重构
Lyapunov指数 相似文献
9.
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 相似文献
10.
针对混沌时间序列单步和多步预测,提出基于复合协方差函数的高斯过程 (GP)模型方法.GP模型的确立由协方差函数决定,通过对训练数据集的学习,在证据最大化框架内,利用矩阵运算和优化算法自适应地确定协方差函数和均值函数中的超参数.GP模型与神经网络、模糊模型相比,其可调整参数很少.将不同复合协方差函数的GP模型应用在混沌时间序列单步及多步提前预测中,并与单一协方差函数的GP、支持向量机、最小二乘支持向量机、径向基函数神经网络等方法进行了比较.仿真结果表明,基于不同复合协方差函数的GP方法能精确地预测混沌时间序
关键词:
高斯过程
混沌时间序列
预测
模型比较 相似文献
11.
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. 相似文献
12.
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 相似文献
13.
多元混沌时间序列广泛存在于自然、经济、社会、工业等领域. 对多元混沌时间序列进行建模预测有助于人类更好地管理, 控制与决策. 针对多元混沌时间序列的建模预测问题, 本文提出一种基于多核极端学习机的预测方法. 首先对多元混沌时间序列进行相空间重构, 将多元混沌时间序列序列的时间相关性转化为空间相关性. 提出一种结合多核学习算法与核极端学习机模型的多核极端学习机建立相空间中输入输出数据的非线性映射. 多核极端学习机模型结合了多核学习算法的数据融合能力以及核极端学习机的训练简便优势. 基于Lorenz混沌时间序列预测和San Francisco河流月径流量预测的仿真实验表明, 与其他常见混沌时间序列预测方法相比, 本文提出的基于多核极端学习机的多元混沌时间序列预测方法具有更小的预测误差. 相似文献
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为提高最大相关熵算法对混沌时间序列的预测速度和精度,提出了一种新的分数阶最大相关熵算法.在采用最大相关熵准则的基础上,利用分数阶微分设计了一种新的权重更新方法.在alpha噪声环境下,采用新的分数阶最大相关熵算法对Mackey-Glass和Lorenz两类具有代表性的混沌时间序列进行预测,并分析了分数阶的阶数对混沌时间序列预测性能的影响.仿真结果表明:与最小均方算法、最大相关熵算法以及分数阶最小均方算法三类自适应滤波算法相比,所提分数阶最大相关熵算法在混沌时间序列预测中能够有效地抑制非高斯脉冲噪声干扰的影响,具有较快收的敛速度和较低的稳态误差. 相似文献