| 非线性时序的混沌特性分析与预测 |
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| 引用本文： | 邓兰松,沈菲.非线性时序的混沌特性分析与预测[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2004,37(11):1022-1025. |
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| 作者姓名： | 邓兰松 沈菲 |
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| 作者单位： | 天津大学理学院,天津300072 |
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| 摘 要： | 非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为1／LE]．并应用基于1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。
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| 关 键 词： | 非线性时间序列 混沌 虚假最近邻域 最大Lyapunov指数 人工神经网络 |
| 文章编号： | 0493-2137(2004)11-1022-04 |
| 修稿时间： | 2003年11月11 |
Analysis and Prediction of Fund Index of Nonlinear Time Series |
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| DENG Lan-song,SHEN Fei.Analysis and Prediction of Fund Index of Nonlinear Time Series[J].Journal of Tianjin University(Science and Technology),2004,37(11):1022-1025. |
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| Authors: | DENG Lan-song SHEN Fei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | nonlinear time series chaos false nearest neighbor max Lyapunov exponent artificial neural network |
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