基于相空间重构-SVM的公交客流量预测研究

提出了一种基于相空间重构与支持向量机预测公交客流量的新方法.应用互信息法计算公交客流量时间序列的最优时间延迟;应用Ca0氏方法计算其最佳嵌入维数;然后计算出最大Lyapunov指数,证实客流节存在混沌现象.建立相空间重构-支持向量机预测模型并确定训练样本对,对公交客流量数据进行预测.实例证明,该方法能有效地进行客流量预测.     

最大Lyapunov指数改进算法的网络流量预测

为了提高网路流量的预测精度,针对网络的非线性及复杂性,应用最大Lyapunov指数改进算法,利用历史数据信息,在重构相空间的基础上对网络流量进行短期预测,应用混沌理论对某高校主干流量时间序列进行分析。结合C-C算法将实际测试的流量时间序列投影到重构的相空间中,计算其最大Lyapunov指数并对最大可预测时间进行了分析。实验结果表明,最大Lyapunov指数改进算法具有良好的预测效果,较高的预测精度和更好的自适应性,该算法应用于网络流量预测是可行、有效的。     

基于最大 Lyapunov 指数的改进预测模型及其在城市用水量短期预测中的应用

参照计算Lyapunov指数的Wolf方法,考虑预测中心点与邻近点和上一个演化点的夹角,对混沌理论基于最大Lyapunov指数的预测方法进行了改进.通过对城市用水量短期预测的实例研究,将改进算法与传统算法进行比较.结果表明,与传统算法相比,改进算法的预测精度在整个预测周期内提高了10.2%,在最大可预测时间尺度内提高了1.1%.     

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.     

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。     

基于小数据量法计算固体"类流态"的最大Lyapunov指数

为研究固体材料中的非线性振荡"类流态"现象,由高速摄像机拍摄固体"类流态"振荡过程,获得了灰度值振荡时间序列.利用Lyapunov指数的小数据量法,计算出该时间序列的最大Lyapunov指数.由于Lyapunov指数是定量描述混沌吸引子的重要指标,根据最大Lyapunov指数大于零的计算结果,判别固体"类流态"振荡系统处于混沌状态.     

基于SVM的瓦斯体积分数混沌时间序列预测

文章针对瓦斯体积分数时间序列的非线性和不确定性特征,提出了一种基于SVM的混沌时间序列预测方法.该方法采用改进的最大Lyapunov指数法识别时间序列的混沌特性,通过多次试验选取合适的参数构造SVM预测模型,最后使用优化的预测模型对φ瓦斯的变化趋势进行预测.仿真结果表明,该模型能够较好地解决φ瓦斯时间序列的预测问题,与RBF神经网络模型相比,具有较高的预测精度.     

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.     

蛋白质序列与蛋白质结构关系的研究

蛋白质结构与功能的研究一直是分子生物学研究的热点之一.基于混沌理论对蛋白质序列特性进行研究,先将蛋白质序列转为时间序列,再对其进行相空间重构,通过计算确定时间延迟t、嵌入维数m等参数,最后计算得出蛋白质序列的最大Lyapunov指数,通过对蛋白质结构分类数据库SCOP中七类蛋白质结构的蛋白质序列最大Lyapunov指数计算和比较,发现蛋白质整体序列和蛋白质结构没有明显关联.     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

城市燃气负荷的混沌特性与预测

采用混沌理论分析方法,对燃气负荷时间序列进行了相空间重构,通过计算关联维数和最大李亚普诺夫指数判定燃气负荷具有混沌的性质.在此基础上,分别采用基于混沌理论的加权一阶局域法、最大李亚普诺夫指数法和贝叶斯正则化神经网络模型对城市燃气日负荷进行了预测.实例预测结果表明,混沌时间序列分析方法可应用于燃气负荷预测研究,特别是结合了混沌理论、神经网络与贝叶斯正则化方法各自优点的神经网络模型取得了较好的预测效果.     

基于混沌时间序列法的瓦斯涌出量预测

利用相空间重构技术,并借助C-C方法和小数据量法从一维瓦斯涌出量时间序列中提取最大Lyapunov指数。结果表明：最大Lyapunov为0.28126的瓦斯浓度时间序列具有混沌特性,且在短期内,预测结果与实际情况符合较好。     

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.     

Nonlinear Dynamic Analysis of MPEG-4 Video Traffic

The main research motive is to analysis and to veiny the inherent nonlinear character of MPEG-4 video. The power spectral density estimation of the video trafiic describes its 1/f^β and periodic characteristics.The priraeipal compohems analysis of the reconstructed space dimension shows only several principal components can be the representation of all dimensions. The correlation dimension analysis proves its fractal characteristic. To accurately compute the largest Lyapunov exponent, the video traffic is divided into many parts.So the largest Lyapunov exponent spectrum is separately calculated using the small data sets method. The largest Lyapunov exponent spectrum shows there exists abundant nonlinear chaos in MPEG-4 video traffic. The conclusion can be made that MPEG-4 video traffic have complex nonlinear be havior and can be characterized by its power spectral density,principal components, correlation dimension and the largest Lyapunov exponent besides its common statistics.     

类Henon系统的混沌及其混沌控制

用数值计算的方法研究了类Henon系统,利用系统的分岔图和Lyapunov指数图,说明了系统由周期运动到混沌运动的转迁过程,并画出了处于混沌状态时的相图,然后基于Lyapunov指数的混沌控制方法,将该混沌系统有效地控制到任意期望点上,数值仿真表明了该方法的有效性和可行性。     

统一混沌系统在电力系统中的应用

电力系统中的许多问题都可以转化为非线性方程组的求解问题，牛顿迭代法是重要的一维及多维的迭代技术，其迭代本身对初始点非常敏感。文中研究了统一混沌系统的特性．运用Matlab 7．0软件计算了最大Lyapunov指数。以统一混沌模型产生牛顿迭代的初始点．提出了基于统一混沌的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法。电力系统求解实例表明该方法的正确性与有效性。     

基于混沌神经网络的交通事故损失预测

文章应用混沌方法对交通事故损失时间序列进行处理，计算出最大Lyapunov指数，得到最大可预报时间尺度，在此基础上，建立人工神经网络预测混沌时间序列的模型。最后运用该方法对我国交通事故损失进行了预测分析。     

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.