一种基于相空间重构的动态离散时间序列参数自适应求取算法

提出了自适应确定动态离散时间序列的最佳重构相空间嵌入维方法,为数据量不断变动的动态离散时间序列数据库实现自动连续分析提供了可能.讨论了在应用Wolf算法计算最大Lyapunov指数时遇到的因追踪轨线追踪到相空间终点而使计算意外终止的问题,提出最大Lyapunov指数的改进求解方法.基于最大Lyapunov指数进行验证性预测,说明了算法的有效性,并进一步分析了算法对实时分析短期稳定的混沌系统具有积极意义.     

风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.     

基于定量递归特征提取的流量监测方法

提出一种基于定量递归特征提取的流量预测算法,构建了网络端到端路由缓冲区短时网络流量的时间序列分析模型.采用虚假最近邻点算法和平均互信息算法对网络流量时间序列进行相空间重构,计算递归图平面中时频特征点占平面总点数的百分比,实现网络流量的时频熵特征提取,有效反应流量时间序列的内部结构特征和变化趋势,实现对流量的准确预测和监测.仿真结果表明,采用该算法能准确实现对网络流量相轨迹的预测判断,预测过程具有较好的抗干扰能力,预测精度较高.     

基于混沌理论的局域网流量预测

局域网业务流中广泛存在自相似为特征的现象,并且自相似现象与混沌现象间存在紧密联系.通过采用局域网流量对应的时间序列分析的方法进行研究,基于相空间重构思想,通过C-C算法计算嵌入维和延迟时间;利用小数据量法计算局域网流量时间序列的最大Lyapunov指数来判断其混沌特性;针对基于最大Lyapunov指数的预测方法中只考虑中心点的最邻近点对预测的决定性作用,而忽略了其邻近点邻域内其他各点对预测结果的影响的特点,提出了基于最大Lyapunov指数的加权邻域预测法;最后通过实测局域网流量预测验证方法的有效性.      

基于Lyapunov指数的预报方法及在气象预报中的应用

介绍了混沌时间序列的 Lyapunov指数预报分析方法 ,并应用混沌方法对气象预测时间序列进行处理 ,把其混沌特性应用于气象预报中。根据气象时间观测数据计算了重构相空间嵌入维数 D2 和 Lyapunov指数。结合实际例子对 Lyapunov指数预测方法进行了验证。     

基于最大Lyapunov指数的市场出清电价预测

应用相空间重构和最大Lyapunov指数的计算方法对市场出清电价序列特性进行判定.依据最大Lyapunov指数预报模式,构建基于一种新的出清电价预测模型.对某电力市场1999-01-01-1999-08-31的电价进行混沌时间序列判定,采用最大Lyapunov指数预报模型和AR(2)模型进行预测.研究结果表明:采用最大Lyapunov指数预报模型预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为7.234 7％,最大绝对误差率为17.017 5％;采用AR(2)模型预测预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为5.540 8％,最大绝对误差率为11.830 0％;总体上,最大Lyapunov指数预报模型预测结果的精度略比AR(2)模型预测结果的精度低,但绝对误差率大于6％的时点数少于AR(2)的预测数,这表明应用最大Lyapunov指数对出清电价进行预测具有可行性.     

基于Lyapunov指数的预报方法及在气象预报中的应用

介绍了混沌时间序列的Lyapunov指数预报分析方法，并应用混沌方法对气象预测时间序列进行处理，把其混沌特性应用于气象预报中。根据气象时间观测数据计算了重构相空间嵌入维数D2和Lyapunov指数。结合实际例子对Lyapunov指数预测方法进行了验证。     

基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究

神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,存在则通过G-P算法计算出混沌吸引子的关联维数,进而获得相空间的嵌入维数作为神经网络的神经元个数.通过上述方法对铝现有价格进行建模,验证该方法对时间序列的短期预测有较好的精度,在此基础上,对未来一段时间铝价格进行预测.     

煤与瓦斯突出前瓦斯涌出动态混沌特性

为了分析煤与瓦斯突出前瓦斯涌出量时间序列的混沌动力学特征,对某矿突出前的瓦斯涌出量实测数据的时间序列进行了相空间重构,采用G-P算法计算了突出前瓦斯涌出量时间序列的饱和嵌入维数和关联维数,采用Wolf方法计算了最大Lyapunov指数。结果表明:突出前瓦斯涌出量时间序列是一混沌序列,具有混沌特性;对于研究的瓦斯涌出量时间序列,当嵌入空间维数m取6～7时,Lyapunov特征指数趋于稳定值0.074,即为最大Lyapunov指数LE1;可以应用混沌理论分析突出前瓦斯涌出量时间序列的非线性特征。为煤与瓦斯突出预测研究提供了一种新思路。     

基于改进黑洞算法优化ESN的网络流量短期预测

网络流量数据序列具有混沌特性.相空间重构后,采用一种改进黑洞算法优化回声状态网络的非线性模型对网络流量进行预测.改进黑洞算法是在现有工作的基础上提出一种新的新解生成机制,可以提高算法的收敛速度和精度;相比于遗传算法、和声搜索算法等其他优化算法,所提出的改进黑洞算法不依赖自身相关参数的准确设定;将其应用于回声状态网络4个重要参数的优化选取,使得预测模型具有较好的预测稳定性.通过Mackey-Glass混沌时间序列和网络流量公共数据集的仿真实验,结果表明所提出的方法具有较好的预测性能.     

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.     

基于灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测

针对深度学习网络在网络流量预测建模过程中的参数优化难题, 以改善网络流量预测结果为目标, 提出一种基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测模型. 首先, 收集网络流量历史数据, 并对数据进行相空间重构、 归一化等预处理; 其次, 引入灰狼算法快速搜索到全局最优深度学习网络的相关参数, 并根据最优参数对预处理后的网络流量历史数据进行学习, 建立能挖掘网络流量历史数据变化规律的预测模型; 最后, 与其他算法优化深度学习网络的网络流量预测模型进行对比分析. 实验结果表明, 基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测精度超过90%, 远高于其他对比模型, 且预测建模过程的建模时间少于对比模型, 可满足网络流量管理的高精度和实时性要求.     

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．     

网络流量监测中在线数据融合方法设计

在线数据融合方法在网络流量检测中一直有融合精确度低、接收点差的问题。提出一种新的网络流量监测中在线数据融合方法,采集网络流量监测中的实时在线数据,通过卡尔曼滤波法对在线数据进行预测,获取网络流量状态值;并以此为基础,通过时空综合分析,计算节点的量测实时方差;并依据最小二乘准则,对数据进行加权处理,求出加权系数,引入加权数据融合算法,实现在线数据的融合。实验结果表明,改进的融合方法不仅融合精度高,而且所需能耗低,适应能力较强。     

县乡公路网交通预测方法探讨

根据县乡公路网规划的实际情况，提出了一种不基于现状ＯＤ调查的交通量预测方法，该方法为一种模拟四阶段法，充分考虑了县乡公路交通的变化规律，利用其易得的现状交通量资料为基础进行预测，实际应用效果良好。     

基于规则的城市交通信号自组织控制

针对复杂的城市交通信号控制系统,基于车流与流体的相似性,将交通路网抽象成双向管网模型,并采用流体动力学理论对网络内车流进行描述.基于相邻路口之间车流信息的共享,通过对N-S方程的数学重构,建立了各路口车流基于相位的自组织控制规则.仿真实验结果表明:自组织控制规则不仅实现了交通网络中的车流量平衡,而且系统的控制性能得到了明显的提高.     

基于烟羽模型的城市干道交通影响区范围计算

为界定对城市干道交通运行产生影响的道路空间分布,定义城市干道交通影响区,分析烟羽模型的宏观交通参数扩散适用性,进而通过研究区域内路段单元设置,将烟羽模型用于研究路段单元宏观交通参数的路网扩散性,在此基础上,提出路段单元空间平均车速与交通强度的影响距离模型,从而得出基于烟羽模型的干道交通影响区范围,最后以某市主干道杨桥路为例进行试算.试算结果表明,周边26个路段单元的交通影响距离均延伸至杨桥路,其中14个路段单元构成杨桥路交通影响区范围边界.可见该计算方法可求出影响干道交通的路网范围,有利于干道交通生成规律与管理技术研究.     

基于相空间重构的Internet业务流量非线性动力学分析

基于相空间重构的概念,即通过测量函数获得的L维时间序列来研究动力系统的动力学行为的方法,研究了TCP-Reno在RED和DropTail机制下的拥塞窗口变化特性,以及TCP和UDP共享链路时的流量特性.利用相空间重构将单一标量时间序列重构为高维相空间,从而进一步研究了高维相空间的混沌等特性.分析结果表明:在一定的实验条件下,拥塞窗口变化值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,高维相空间具有混沌特性且其Hurst参数接近于1,此时的空间同时具有严格的二阶自相似性;流量值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,该空间亦具有混沌特性.