基于混沌算子网络的时间序列一步预测方法

为解决时间序列的一步预测问题,提出了一种基于混沌算子的预测网络.混沌算子具有复杂的动力学行为,根据各算子所处的不同状态,利用加权方法计算出时间序列下一时刻的预测值.根据预测值与实际值的误差,利用混沌优化方法动态地调节混沌算子的参数,逐渐提高网络的预测精度.利用该方法分别对混沌以及实际股票价格等复杂时间序列进行了仿真预测.仿真结果表明,该方法可以对具有内在确定性的系统进行有效的预测.     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

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.     

基于小波与混沌集成的中国股票市场预测

应用小波变换和混沌理论提出了一种中国股票市场建模及其预测的小波与混沌集成的方法．首先应用小波分解理论对上证综指和深证成指日收益率序列进行分解，分别得到低频部分和高频部分，并在此基础上作进一步分析，结果表明中国股市存在混沌特性；然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型，对低频部分和高频部分进行预测；最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构，实现对原始收益率序列的预测．与现有方法比较，结果表明该方法具有较高的精度，有极大的应用前景．     

基于EMD与神经网络的中国股票市场预测

应用EMD分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国股票市场建模及预测的EMD神经网络模型.首先应用EMD分解算法把原始股市时间序列分解成不同尺度的基本模态分量,并在此基础上进一步分析, 表明中国股市存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力, 有效提高了预测精度. 实验表明:与现有方法相比, 该方法具有较高的精度.     

基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制

提出了一种新型的基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制策略。采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型描述非线性系统动态特性,作为被控对象预测模型。同时,针对现有遗传算法和混沌粒子群优化算法收敛速度慢和精度低等缺点,给出一种拟牛顿信赖域混沌粒子群混合优化算法,作为预测控制的滚动优化策略,函数测试和非线性对象的广义预测控制的滚动优化表明该算法的优越性。最后,对设计的预测控制器进行实例仿真,结果表明它能满足系统实时稳定运行的需求,取得了良好的控制效果。     

多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用

研究多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用问题。以BP网络和混沌理论为基础,提出了一种在隐层中包含混沌神经元的多层混沌神经网络。XOR问题实验得出:该混沌神经网络能有效地强化网络的非线性和学习效率。鉴于城市交通流具有明显的混沌特性,将该混沌神经网络应用于城市交通流的预测。对广东江门市某路口交通量的预测结果显示出:采用该混沌神经网络,预测误差一般可以控制在10%以下(或左右)。该网络还可以应用于其他混沌系统的预测和控制。     

仿真交通流混沌特性研究

基于非线性跟驰模型建立了由五辆机动车组成的动态仿真模型,利用Matlab软件产生了五辆机动车的仿真交通流,给出了在一定参数组合下前后车辆之间的车头间距、速度差随时间变化的过程曲线.并结合实际交通系统的特点,对仿真结果做了理论分析.基于混沌时间序列分析方法,提出了证明非线性跟驰模型产生的仿真交通流具有混沌特性的一种方法,并分析了模型参数对仿真交通流动态特性的影响.该研究结果有助于进一步理解实际交通流系统的动态特性,并为短时交通流预测、诱导方法和智能交通控制提供理论依据.     

异构无线分组网络中的接入选择机制

传统多接入选择(Multi-Radio Access Selection)方法只针对话音业务,在设计中仅仅考虑已接入用户数及系统容量,由于未将"分组级"信息考虑在内而不适用于无线分组网络。提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,分组业务在多接入选择时考虑了实时、非实时的不同QoS要求和链路自适应机制(链路层重传及自适应调制编码);用户接入后,在保证其QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。基于OPNET Modeler的动态仿真对算法性能进行了仿真评估,并与传统的最小用户数和最小路径损耗多接入选择方法在保证业务QoS和负载均衡性能方面进行了比较。