基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择

针对混沌时间序列相空间重构C-C方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。在理论分析的基础上,用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确,对最优嵌入窗的选取更可靠。     

我国资本市场混沌特性研究

提出通过相空间重构及 Lyapunov指数来判定系统的混沌特性 .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进行了我国资本市场混沌特性判定研究 .     

非线性时间序列的相空间重构技术研究

分析了混沌时间序列相空间重构中常用的C-C方法所存在的四点不足,提出了改进的C-C-2方法.该方法改进了时间序列关联积分的计算方法和参数,利用混沌序列周期N的概念,提出了通过寻找Scor(t)的第一个属于混沌序列周期N的局部极小峰值,来确定最优延迟时间窗口的判断方式;并只寻找平均ΔS2(t)的第一个极小值来确定最优时间延迟,所得结果更合适、稳定,而且将原算法的抗噪能力由30%提高到80%.     

基于混沌理论和LSSVM的蒸汽负荷预测

蒸汽是一种重要的二次能源, 如何预知热电厂在未来时刻需生产的蒸汽负荷, 对于安全、经济地向用户提供高质量的热负荷具有重要意义. 针对短期蒸汽负荷序列的预测问题, 首先证明了蒸汽负荷序列具有混沌特性, 根据Takens定理, 重构蒸汽负荷时间序列相空间, 分别采用C-C方法和Cao方法确定延迟时间和嵌入维数; 然后在相空间中, 利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立蒸汽负荷预测模型, 并采用模拟退火算法(SA)改进的粒子群优化算法(PSO), 即SA_WPSO算法对LSSVM参数的选择方法进行了优化, 结果证明该方法能够取得很好的预测效果.     

基于混沌预测的模糊神经网络控制器设计及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性 ,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。根据非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间 ,计算相空间的最大Lyapunov指数、饱和嵌入维数和可预报尺度 ,并以此为指导 ,对系统作高精度预测。在此基础上 ,又设计了遗传算法优化的模糊神经网络预测控制器 ,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制应用在锅炉过热汽温控制中 ,仿真表明该控制的有效性、准确性和鲁棒性。     

一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法

交通控制的实时性要求高，需要在线实时快速地判定交通流混沌，才可能实现交通流的混沌控制。计算时间序列的最大Lyapunov指数是判定混沌的主要方法。本文提出一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法。该算法先用关联积分法（C—C方法）确定重构相空间的两个重要参数——嵌入维m和延迟时间τ，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数。为检验算法的有效性，首先将算法用于几个最大Lyapunov指数已知的经典混沌系统，比较计算结果；同时对皮埃莱（Bierley）跟驰模型产生的理论交通流时间序列做了仿真试验，计算了其最大Lyapunov指数。实验结果表明这种算法可以用于数据少的交通流时间序列，并且抗噪性好。     

基于神经网络的混沌系统状态预测

在对混沌时间序列的未来状态进行预测时,必须能够正确确定重构序列相空间时的最优时滞及最优嵌入维数,并根据序列状态的变化选定适当的模型进行预测。利用时间序列的自相关函数来确定时滞τ值,利用混沌序列嵌入维数与关联维数的关系来确定最优嵌入维数m值。在此基础上,选择神经网络模型来逼近真实系统,并采用一种新的算法来确定网络权重。最后,通过Logistic映射所产生的时间序列对所述理论进行了实证研究。     

基于相空间重构的RBF江水浊度预报研究

针对江水浊度序列非线性非平稳的特点,提出基于相空间重构的径向基函数(RBF)神经网络江水浊度预报法.利用虚假邻域法确定最小嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;根据取得的嵌入维数和延迟时间对江水浊度时间序列进行相空间重构;利用重构相空间后的时间阵列,用RBF神经网络建立预报模型;利用该模型对江水浊度进行预报.最后通过仿真,证明基于相空间重构的RBF神经网络预报优于SISO-RBF神经网络预报和BP神经网络预报.     

多变量时间序列相空间重构的优化

基于单变量时间序列相空间重构中嵌入维数的计算常采用虚假邻点算法,但推广到多变量情形时存在多种不足,提出了一种多变量时间序列相空间重构时嵌入维数的一种改进算法。改进算法在避免使用虚假邻点算法中的判别距离和算法收敛阈值的同时,也解决了已有多变量重构算法中全局和局部较优相空间维数搜索范围的选取问题。耦合R ossler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。经与单变量时间序列对比试验分析,表明采用新算法重构的相空间具有较强的预测能力,由此计算得到的非线性不变量具有较高的计算精度。     

基于混沌分析的道路网交通流短时预测

道路网交通流短时预测是实现智能交通控制和诱导系统的基础,本文以实时采集的交通流数据为基础,运用状态空间重构和G-P算法进行交通流短期特性研究.具体而言,通过分析交通流的混沌特性确定交通流率时间序列的嵌入维数,重构相空间,并以重构的交通流率时间序列作为输入采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流率同时预测.研究结果表明,在道路网交通流短时预测方面Elman网络优于经典的BP网络,基于混沌时间序列分析的Elman网络不仅能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于无重构的神经网络.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.