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基于改进型替代数据法的实测交通流的混沌判别 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对实测交通流进行混沌判别,可以为实际交通流的预测和控制提供理论指导。改进型替代数据法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法,该算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性,并且能够避免直接识别混沌方法的局限性。本文以关联维数作为混沌判据,应用改进型替代数据法对微观实测交通流的时间序列进行了混沌判别。实证结果表明,我们实测的交通流中存在混沌,改进型的替代数据法能对其进行准确判别。 相似文献
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提出了一种新型的混沌系统的设计方案,并将其应用在混沌序列码的生成中。首先,设计了一种简单的、容易实现的混沌系统,并给出了该混沌映射数学特性。然后,在计算机模拟实验的基础上,仔细地分析了该类混沌系统的统计特点,结果显示由该类系统产生的混沌序列具有良好的统计特性,最后,把设计的混沌系统应用于混沌序列码的生成中,计算机仿真实验结果表明该文提出的混沌系统确实安全可靠且容易实现,混沌序列码也具有良好的相关性。 相似文献
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一类新的混沌扩频序列研究 总被引:2,自引:0,他引:2
构造了一种新的Hybrid混沌映射,提出了混沌扩频序列的产生方法,在此基础上给出了扩频序列的优选准则和混沌序列的优选方法,并通过数值仿真分析了此类扩频序列的自/互相关特性和序列码的平衡特性。计算结果表明,由Hybrid映射产生的混沌扩频序列的伪随机特性及线性复杂度,都较Logistic有显著提高,且根据该方法优选的混沌扩频序列的平衡特性、自/互相关特性,与Gold序列相比,更适合于码分多址通信系统的要求。 相似文献
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股市预测中的小波神经网络方法 总被引:15,自引:3,他引:12
首先论述了股市时间序列中的明显随机性 ,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故 ,利用混沌的确定性可以进行短期预测 .混沌时间序列预测首先要重构相空间 ,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性 ,提出了一种改进的小波网络结构 ,探讨了股市预测模型问题 .经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷 . 相似文献
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基于混沌吸引子的时间序列预测 总被引:17,自引:2,他引:15
本文提出一种新的时间序列预测技术。对于一个经诊断存在混沌吸引子的时间序列,根据相空间中混沌吸引子的分形等特性,建立依赖于预测点邻界状态的预测模型;综合存在于原时间序列中确定线性趋势的外推结果,实现对原时间序列的短期预测。 相似文献
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针对具有混沌分形特性的时间序列求取分数维的研究,提出了一种新的基于数学形态学的提取方法。该方法计算速度快,对Lorenz等系统进行的试验表明,其相关维与给出的新算法的计算结果很接近,为快速提取混沌分形特征提供了可能。在选择膨胀和腐蚀的尺度时要注意选择的尺度越合适,计算精度越高,并且越能反映时间序列的局部特性。 相似文献
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我国资本市场混沌特性研究 总被引:13,自引:1,他引:13
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 . 相似文献