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经济时间序列相空间重构与混沌特性判定研究 总被引：15，自引：0，他引：15
提出通过相空间重构及Lyapunov指数来判定时间序列的混沌特性．给出了时间序列相空间重构中确定最小嵌入维数的伪邻点法及确定时滞参数的自相关函数法；提出了一种计算Lyapunov指数的实用方法；最后，以上证综合指数收益率时间序列为例研究了经济时间序列的混沌特性判定问题． 相似文献
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郁俊莉 《武汉大学学报(理学版)》2005,51(3):286-290
在分析神经网络非线性建模原理的基础上，以典型的非线性差分方程为研究对象，提出了一类基于神经网络的非线性动态系统建模方法．针对传统BP算法的局限性，提出了一种非线性动态系统神经网络改善梯度估计精度的新算法．并以上证综合指数时间序列为研究对象，运用本文提出的建模方法和算法，进行了我国资本市场混沌时间序列预测研究的实例分析，得到的单步预测上证综合指数误差很小(-100～100)；多步预测在最初的10步之内预测效果较为理想，而在此之后的预测值则严重偏离真实值．这与混沌时间序列特性相吻合，同时也证明了所用算法的有效性． 相似文献
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