混沌时间序列及其在能源系统中的应用

混沌经济时间序列的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容，笔者利用混沌动力学原理，通过混沌时间序列的相空间重构，运用局域预测方法，建立了预测模型，并用其确立的混沌动力学模型对1991年至1999年全国能源的生产、消费时间序列进行了预测，而且把此预测结果与实际值进行了比较，结果证明误差较小，同时还将此预测结果与常规方法建立的预测模型的预测结果相比，结果表明混沌时间序列建立的模型其短期预测效果更好。     

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.     

混沌特性时间序列线性变换理论方法及其应用

通过对时间序列的相空间的重构,用G-算法、Wolf算法证明了混沌时间序列经过线性变换后其关联维数、Lyapunov指数以及Kolmogorov熵大小不变,从而得出了线性变换后混沌时间序列的混沌特性保持不变的结论.同时将这一理论和热力学中的相似实验相结合,验证了实验模型系统进入混沌则实际系统必也能够在相应时刻进入混沌状态.该结论被成功应用到对汽包水位晃荡幅值的测量当中,验证了汽包水位的晃荡幅值具有混沌特性,并成功地对该时间序列进行了预测.     

一种基于混合模型WRC的流量预测方法

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题,提出了一种基于混合模型WRC的流量预测方法,该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列,并利用RBF神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理,得到预测时间序列后再进行小波重构,得到最终的预测值.仿真实验结果表明模型预测有效,且预测精度较高.     

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.     

电力系统短期负荷的混沌时间序列预测

电力系统短期负荷预测在电力系统的调度和管理中起着重要的作用,已有研究证明了电力短期负荷是一非线性动力系统,负荷时间序列是混沌时间序列.文章讨论混沌时间序列的相空间重构技术,并以实际电网为例重构了该电力系统的相空间,最后采用Elman递归神经网络对负荷时间序列进行仿真预测,预测结果表明采用该方法能取得较好的预测效果.     

基于CPSO和SVM的混沌时间序列预测

提出了一种改进的支持向量机(SVM)混沌时间序列预测精度的方法.对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法(CPSO)实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测.对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测.     

基于MATLAB的灰色算法对304不锈钢腐蚀行为的预测

采用灰色理论模型,用MATLAB语言编程,对304奥氏体不锈钢的腐蚀失重试验数据进行分析、检验,进而预测出未来时段的腐蚀量.一致性检验结果表明,预测模型的计算值与实际测定值非常接近,说明灰色预测方法可以真实地反映腐蚀失重的实际情况.该方法可进一步预测试样的腐蚀趋势.     

基于支持向量机的混沌时间序列预测

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,是一种具有很好泛化性能的回归方法.针对混沌时间序列特点,提出混沌时间序列预测的支持向量机建模的思路、特点及关键参数的选取.对模型进行了实例研究,结果表明该模型能较好地处理混沌时间序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度.     

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。     

组合预测模型在中国GDP预测中的应用

在ARIMA、混合时间序列和GM(1,1)模型基础上,利用中国经济发展数据建立一个组合预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。所得结果误差优于三个模型的分别预测,表明组合预测模型在时间序列数据的预测中更有优势。     

一种时间序列优化的粒子滤波算法

针对预测对象在动态过程中发生结构性变化的时间序列,难以建立一个实时解析变化趋势的模型.本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF).采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计.非线性预测系统仿真实验表明基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF)比单纯采用时间序列动态建模算法(TS)精度更高,提高了动态目标跟踪的准确性.     

炼铁生产入炉焦化等指标的时间序列预测方法

研究了生产过程的时间序列预测方法 ,并对某厂炼铁生产的入炉焦比等指标进行预测 ,得到了较好的结果 .文中阐述的基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法 ,Box_Jenkins的自回归移动平均模型方法和混沌预测方法既有理论意义 ,也有实用价值     

基于BP神经网络的IP网络流量预测

采用了BP神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。从分析网络流量的特征着手,构建了基于BP神经网络的IP网络流量预测模型,并进行了仿真验证。实验结果表明,该模型对网络流量的预测是有效可行的,并具有良好的收敛性和稳定性。     

基于灰色理论的海底管道腐蚀剩余寿命预测方法

以灰色理论的基本模型为基础,探讨了灰色模型的改进方法.分析了海底管道腐蚀因素与腐蚀量之间的规律以及应用灰色理论进行剩余寿命预测的可行性.提出了基于灰色理论的海底管道剩余寿命预测方法.利用灰色理论预测腐蚀海底管道剩余寿命的步骤主要包括:最小允许厚度的确定,腐蚀速率的预测以及剩余寿命预测.利用该方法,可以在测量数据很少的情况下预测海底管道的剩余寿命.     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量 ,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型 ,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明 ,各参数的不确定性越大 ,管线的可靠性越低 ;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期 ,对管线的可靠性有很大影响 ,而随着时间的推移 ,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线 ,基于管线腐蚀检测数据 ,对 1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测 ,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料。     

ARIMA模型在房屋销售价格指数预测中的应用及SAS实现

基于1998年1季度到2008年4季度的房屋销售价格指数,建立了ARIMA(p, d, q) 时间序列模型,并通过SAS加以实现;同时预测出2009年1季度到4季度的房屋销售价格指数;最后通过与真实值的比较验证了模型的有效性.     

基于模糊时间序列的机场旅客周转量预测

本文在分析了各种机场旅客周转量预测模型的基础上,提出了采用模糊预测法的建议,剖析了模糊时间序列预测模型的基本算法,实例验证了模型的有效性,并对双流机场未来5年的客运周转量进行了预测,其结果具有较高的精度,该方法可作为预测航空客运量的有效工具。     

混沌时间序列的优化预测模型及算法研究

针对混沌时间序列难以预测和控制问题,提出了基于趋势的混沌预测模型,利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动,并用改进的最优化方法估计模型的参数,在其相空间中对时序未来值进行预测.算例表明,选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度,它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端,也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性.预测效果比其他时序方法要好.