基于改进RBF神经网络的混沌时间序列预测

基于RBF神经网络与相空间重构理论,对网络预测模型进行改进,并以Lorenz动力系统产生的混沌时间序列作为研究对象,建立预测模型并对其进行数值仿真.实验结果表明,基于改进RBF神经网络与相空间重构理论的混沌时间序列预测方法比BP、RBF神经网络模型的预测精度高、误差小、性能优越,改进方法可行、有效.     

输电线路容量的混沌特性及预测

我们对输电线路容量使用的预测方式是通过动态提高容量技术来实现的,用该技术来将输电线的容量数据进行搜集,在使用混沌时间序列来完成.该文主要是对输电线路容量的混沌特性来进行了探讨分析,对其预测进行了相关的探讨和研究,说明其预测是可以进行的,而且对其准确性进行了说明.     

网络数据包到达速率的混沌特性分析及其短期预测

本文利用关联维法分析了以太网数据包到达速率数据的混沌特性，在此基础上，结合相空间重构技术，利用混沌时间序列的局域一阶预测法对其进行了预测，预测结果表明该混沌预测方法能够对网络数据包到达速率取得很好的预测效果．这为进一步研究网络流量提供了基础，也为网络数据包到达速率具有混沌特性提供了新的依据．     

基于混沌理论的高速公路交通流预测研究

对衡枣高速公路短时交通流进行了混沌识别,结果表明其具备混沌特性,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌理论的高速公路交通流神经网络模型,实际数据验证了该方法对短时交通流预测的有效性.     

一个经济时间序列的混沌特性研究

为了找出经济波动的内在动态特征,采用非线性的分析方法探讨了某市用电量波动中存在混沌动态特性的可能性.以实测经济时间序列为研究对象,以某市近年来的实际用电量数据为基础,利用相空间重构技术、幅值谱分析、庞加莱截面等方法分析其内在特性,并计算其关联分维,得出其饱和嵌入维数为7,关联分维约为0.834,初步判定该市用电量是混沌的.从理论上证明了该市用电负荷具有严格混沌动态特性,从而为今后的深入预测研究提供了混沌理论基础.     

基于核函数的混沌交通流预测

采用一种基于核函数的局域线性预测算法进行城市短时交通流预测．在对混沌时间序列进行重构的基础上,利用径向基核函数将相空间中邻近点投影到更高维的核空间,然后在核空间中用线性自适应算法对时间序列进行预测,现场数据的试算结果表明,该方法能有效提高短时交通流的预测精度．     

混沌时间序列相空间重构参数的选取方法

对混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法作了综述,提出了同时考虑这2个参数选取的重构展开－虚假邻点法以及预测误差最小法,并以Lorenz系统为例作了验证。     

非线性时间序列的相空间重构参数估计的新算法

针对混沌理论中非线性时间序列相空间重构的理论和方法,提出一种估计嵌入维数和延迟时间的新算法,采用矢量空间平均位移法确定延迟时间;基于混沌吸引子上邻近点之间距离随着时间增加最终趋于饱和的特性,估算非线性时间序列相空间重构的嵌入维数. 实例表明,该算法可以有效估计非线性时间序列的相空间重构参数.     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

多维时间序列在相空间重构中的应用

介绍了多为量时间序列重构相空间技术，并以上证指数的预测为算例，具体阐述了它对原有相空间重构技术的改进，研究结果表明多变量重构相空间技术的预测效果相对于单变量重构有很大提高，文章的最后指出了在这一方法在经济预测中的应用价值和前景。     

混沌时间序列的区间预测

讨论混沌时间序列的区间预测，给出了最优嵌入维数的搜索算法及区间预测算法，并应用于实例，取得较好效果。     

基于径向基函数网络的混沌时间序列分析

给出了基于径向基函数网络的混沌时间序列预测的方法。利用非线性自回归移动平均（ＮＡＲＭＡＸ）模型对非线性时间序列进行辨识并给出基于动态径向基函数（ＲＢＦ）网络的辨识算法。将这一方法应用到Ｈｅｎｏｎ映射的混沌时间序列的嵌入维估计及我国股票市场的混沌现象的实证研究,得到理想的结果。文章最后指出了进一步的研究方向。     

基于支持向量机的混沌时间序列预测

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,是一种具有很好泛化性能的回归方法.针对混沌时间序列特点,提出混沌时间序列预测的支持向量机建模的思路、特点及关键参数的选取.对模型进行了实例研究,结果表明该模型能较好地处理混沌时间序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度.     

相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择

提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法，它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟，有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差，并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数．该算法具有较充分的理论依据，其计算复杂度不大，对数据长度的依赖性不强．仿真实验结果表明，用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4．4％降低到1．06％，有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度．     

空中目标信号相空间重构方法研究

为提取空中目标辐射噪声非线性和混沌特征,需要对目标信号作非线性时间序列分析,其第一步则是相空间的重构,基于Takens定理进行相空间重构前必须先确定重构相空间的时滞和嵌入维数两个重要参数。分别采用互信息方法确定重构最佳时延和关联积分法确定重构嵌入维数。分别以经典混沌信号和实测目标噪声数据为研究对象进行计算仿真,结果证明了该方法选择地参数进行相空间重构的有效性与准确性,重构的相空间能很好反应原混沌系统的特性,为下一步分析提取目标非线性特征奠定了良好的基础。     

基于混沌时间序列的水电机组状态短期预测

基于混沌时间序列短期可以预测的特点,构建水电机组状态短期预测。用采样周期确定相空间时延τ,G-P算法确定关联维数从而确定相空间的嵌入维数m,小数据量法证明水电机组振动状态的混沌特性。在重构相空间中,运用加权一阶局域法构建水电机组状态短期预测模型。结果表明:混沌特性指数λ=0.2605的水电机组振动状态具有混沌特性,可以在最佳嵌入维数m=4的情况下进行预测,实例结果表明采用混沌理论进行水电机组状态短期预测是可行的。     

混沌时间序列及其在能源系统中的应用

混沌经济时间序列的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容，笔者利用混沌动力学原理，通过混沌时间序列的相空间重构，运用局域预测方法，建立了预测模型，并用其确立的混沌动力学模型对1991年至1999年全国能源的生产、消费时间序列进行了预测，而且把此预测结果与实际值进行了比较，结果证明误差较小，同时还将此预测结果与常规方法建立的预测模型的预测结果相比，结果表明混沌时间序列建立的模型其短期预测效果更好。     

基于小波消噪和混沌时间序列的交通流预测研究

基于实际交通流变化的不确定性和交通系统时变复杂的特征,应用小波分析理论,对原始交通流数据进行消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。再针对交通流的非线性特征及其短期可预测性,应用混沌时间序列预测模型来预测短时交通量。结果表明:先进行小波消噪再进行预测所得的结果与实测值有更高的拟合度,可以用于短时交通流的预测。