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51.
基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于遗传算法的支持向量机预测方法.利用改进的自相关法和饱和关联维数法确定混沌信号的时间延迟和嵌入维,从而实现相空间重构.通过遗传算法优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,并结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测出淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号).以Lorenz系统和加拿大McMaster大学利用IPIX雷达实测得到的海杂波数据作为混沌背景噪声进行仿真实验,结果表明该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,所得的均方根误差为0.00049521(信噪比为-89.7704 dB),这比传统支持向量机方法的均方根误差(0.049,信噪比为-54.60 dB)降低了两个数量级. 相似文献
52.
53.
为研究双温电子等离子体中束流不稳定性的演化过程,用二维粒子模拟(PIC)代码对双温电子束流不稳定性进行了模拟,其中泊松方程用松弛迭代法求解,代码满足电荷守恒、动量守恒和能量守恒条件。在电子双流不稳定性的非线性演化过程中,得到相空间的空洞结构,实空间也相应出现了电子空洞。给出了不稳定性增长率以及相应色散关系。 相似文献
54.
王冬琳 《数学的实践与认识》2012,42(11):58-68
股票时间序列预测在经济和管理领域具有重要的应用前景,也是很多商业和金融机构成功的基础.首先利用奇异谱分析对股市时间序列重构,降低噪声并提取趋势序列.再利用C-C算法确定股市时间序列的嵌入维数和延迟阶数,对股市时间序列进行相空间重构,生成神经网络的学习矩阵.进一步利用Boosting技术和不同的神经网络模型,生成神经网络集成个体.最后采用带有惩罚项的半参数回归模型进行集成,并利用遗传算法选择最优的光滑参数,以此建立遗传算法和半参数回归的神经网络集成股市预测模型.通过上证指数开盘价进行实例分析,与传统的时间序列分析和其他集成方法对比,发现该方法能获得更准确的预测结果.计算结果表明该方法能充分反映股票价格时间序列趋势,为金融时间序列预测提供一个有效方法. 相似文献
55.
通过研究HOCl分子高激发振动态的动力学势, 明确了该体系的动力学特点. 研究表明, 在O-Cl伸缩模式和H-O-Cl弯曲模式间存在2:1 Fermi共振的动力学模型下, H-O伸缩振动模式对于上述两种振动模式的动力学势有显著影响, 且这种影响随Polyad数呈现有规律的变化. 作为定量研究, 还研究了Polyad数为24时该分子体系的动力学势与各能级的相空间轨迹. 分析表明, 相空间轨迹与动力学势中的动力学不动点有很好的对应关系. 此外, 将该Polyad数下的动力学势中的能级按照相空间轨迹的作用量积分进行分类, 明确了这些能级所处的量子环境. 相似文献
56.
混沌时序相空间重构的分析和应用研究 总被引:7,自引:1,他引:6
在国内外学者工作的基出上,应用Legendere坐标法重构动力系统的相空间,研究了时序时隔τ的取值范围,讨论了时序间隔τ对相空间重构工作的影响,并用所提方法重构了系统的吸引子.算例表明所提方法是有效的. 相似文献
57.
58.
应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为,指出混沌时间序 列的小波变换实质上是在重构的相空间中,混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投 影,与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的.实验结果表明,混沌信号经过 小波变换后,吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构,同时,系统的关联维数、Kolmogorov 熵等非线性不变量仍然得到保留.这些结果表明,利用小波变换研究混沌信号是有效的.
关键词:
小波变换
相空间重构
混沌信号
脑电信号 相似文献
59.
在增广相空间中研究单面完整约束力学系统的对称性与守恒量.建立了系统的运动微分方程;给出了系统的Norther对称性,Lie对称性和Mei对称性的判据;研究了三种对称性之间的关系;得到了相空间中单面完整约束力学系统的Noether守恒量以及两类新守恒量——Hojman守恒量和Mei守恒量,研究了三种对称性和三类守恒量之间的内在关系.文中举例说明研究结果的应用.
关键词:
分析力学
单面约束
对称性
守恒量
相空间 相似文献
60.