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。     

嵌入窗方法确定混沌系统重构参数的仿真研究

Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据,以LORENZ典型混沌系统为研究对象,通过仿真实验研究了两种嵌入窗方法(C-C法和自动嵌入式相空间重构算法)确定相空间重构参数的步骤和嵌入窗确定指标的选取依据,指出了嵌入窗方法的适用条件和局限性,在自动嵌入式相空间重构算法的基础上提出了AD法和BP神经网络相结合的嵌入窗相空间重构方法,并分析了积分步长对混沌系统重构参数的影响,仿真研究表明,嵌入窗宽度必须由嵌入维和时间延迟共同确定,基于平均轨道周期的改进C-C法利用低维混沌时间序典的伪周期特性,能够快速确定嵌入窗宽度,改善计算效果.     

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。     

小波分频技术和混沌时间序列在国际石油价格预测中的应用

提供了一种小波分频技术结合Volterra自适应滤波器的预测石油价格趋势的方法,先对原始的石 油价格时间序列进行小波分频分析,将分解后的各层尺度系数和细节系数重构各层的时间序列, 然后分别计算各层时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数来重构相空间,最终用Volterra自适应滤波器法预测各层时间序列, 重构成预测油价.实验证明该方法比直接混沌时间序列全局预测和一阶局域预测的精度更高,可预测范围更大.     

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 .     

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.     

基于Kalman滤波算法的Volterra级数核估计及其应用

为了进一步提高Volterra级数模型在混沌时间序列预测中的精度以及核估计的收敛速度,提出利用自适应Kalman滤波算法对Volterra级数核进行估计的一种新方法。同时,在混沌动力系统相空间重构的基础上,采用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对船舶运动时间序列进行混沌特性判定,并对船舶横摇运动时间序列进行多步预测。仿真表明,与归一化最小均方(normalization least mean square, NLMS)算法和最小二乘(recursive least-square, RLS)算法的Volterra级数模型相比,基于自适应Kalman滤波算法的Volterra模型在收敛速度与预报精度方面均优于NLMS算法和RLS算法,为实时在线预报提供了理论依据。     

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.     

混沌时间序列的混合遗传神经网络预测方法

在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时问序列的方法.通过复相关法和Cao方法重构混沌时间序列,利用改进的遗传算法优化神经网络的结构、初始权值和阚值,然后训练神经网络求得最优解.该算法应用到混沌时间序列的预测中,验证了该算法的有效性,并与BP和RBF算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该算法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

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     

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

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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.     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。