混沌时间序列的预测及其在电力系统短期负荷预测中的应用

在局域预测法的基础上重点分析了一种基于Lyapunov指数的混沌时间序列预测方法,并将这种方法应用于解决电力系统短期负荷分配问题,得到了较好的仿真预测结果.     

基于混沌时间序列的水电机组状态短期预测

基于混沌时间序列短期可以预测的特点,构建水电机组状态短期预测。用采样周期确定相空间时延τ,G-P算法确定关联维数从而确定相空间的嵌入维数m,小数据量法证明水电机组振动状态的混沌特性。在重构相空间中,运用加权一阶局域法构建水电机组状态短期预测模型。结果表明:混沌特性指数λ=0.2605的水电机组振动状态具有混沌特性,可以在最佳嵌入维数m=4的情况下进行预测,实例结果表明采用混沌理论进行水电机组状态短期预测是可行的。     

混沌时间序列的局域线性回归预测方法

混沌时间序列预测是８０年代末发展起来的一种非线性预测新方法．它已在天气预报、经济预测、电力负荷预测、股市预测等方面得到成功应用．混沌运动是确定系统具有内在随机性的一种运动,它的行为极其敏感地依赖于初始条件．混沌系统从两个极其邻近的初始点出发的两条轨道...     

短期负荷概率性预测的混沌时间序列方法

提出了一种基于混沌时间序列的短期负荷概率性预测方法.该方法采用混沌时间序列预测得到确定性预测结果,进而计算局部预测方差,并根据不同置信水平下的历史预测误差样本的双侧分位数估计值,构造概率性预测区间,实现短期负荷的概率性预测.采用北方某电网负荷数据进行了实验,验证了该方法的可行性与有效性.     

短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现

短期电力负荷预测是工程技术人员安排电力调度的重要依据．研究了利用混沌理论与RBF神经网络相结合实现短期电力负荷预测的方法．并用该方法预测湖南某地区的月负荷,预测的数据准确率较好,为短期电力负荷预测提供了一条新的途径．     

基于Elman神经网络的时间序列股票价格短期预测

Elman神经网络是一种典型的回归神经网络,比BP神经网络具有更强的计算和适应时变特性的能力,因而非常适用于预测股市这一类极其复杂的非线性动力学系统。文章给出一种基于Elman神经网络的股票市场建模、预测及决策方法,对浦发银行股价在时间序列上作了连续若干天的短期预测,实验结果取得较高的预测精度、较为稳定的预测效果和较快的收敛速度。这表明该预测模型对于个股价格的短期预测是可行和有效的。     

基于多变量相重构的混沌时间序列预测

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性.     

电力系统短期负荷预计——时间序列的分解集合算法

电力系统短期负荷预计——时间序列的分解集合算法高晓萍单渊达阎欣（东南大学电气工程系，南京２１００１８）系统发电出力必须随时紧跟系统负荷的变化，这是对电力系统运行的基本要求．但负荷是随机变化的，特别是在不长的时段里，对负荷进行变化幅度很大时，负荷精确...     

基于改进RBF神经网络的混沌时间序列预测

基于RBF神经网络与相空间重构理论,对网络预测模型进行改进,并以Lorenz动力系统产生的混沌时间序列作为研究对象,建立预测模型并对其进行数值仿真.实验结果表明,基于改进RBF神经网络与相空间重构理论的混沌时间序列预测方法比BP、RBF神经网络模型的预测精度高、误差小、性能优越,改进方法可行、有效.     

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。     

基于混沌时序的WTI价格系统预测

针对现代金融理论在描述价格波动行为时和真实市场之间存在着一定的差距问题,为运用混沌时间序列的方法来提取价格序列中蕴含着的动力学信息,并应用到实际预测,采用改进C-C算法消除在求解时间延迟时出现的矛盾,并且在计算Lyapunov这一重要系统特征量的过程中,结合R/S分析的方法,对小数据量法进行改进,用于WTI价格系统的预测.结果表明:该方法与传统方法相比,混沌时间序列预测的精度和可信度得到了提高,在经济预测方面有一定的理论价值和良好的应用前景.     

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。     

多变量经济混沌时序的小波神经网络预测

提出了一种改进的小波神经网络,通过对C—D生产系统模型和财产管理模型中产生的经济增长混沌时序,进行多变量混沌时序的相空间重构,并采用改进的小波神经网络进行预测,证明其短期预测效果优于其他方法,说明该方法可以应用到经济增长混沌系统的预测中．     

一种联合优化算法及其在混沌时间序列预测中的应用

为了提高混沌时间序列预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数联合优化方法.该方法首先将相空间重构和预测模型参数作为遗传算法的个体,混沌时间序列预测精度作为适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优参数,最后利用混沌时间序列实例对联合优化方法进行验证性测试.实验结果表明:相对于传统参数优化方法,联合优化方法大幅度提高混沌时间序列的预测精度,为混沌时间序列预测提供一种新的思路.     

变分贝叶斯Kriging模型预测混沌时间序列

基于变分贝叶斯及Kriging数学思想,提出了一种含噪混沌时间序列的相空间域预测模型。在相空间域中利用变分贝叶斯推断方法估计模型中的回归系数,采用Kriging数学方法估计模型中的随机部分,将该模型对含加性高斯噪声的Lorenz及Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测研究;结果表明该文方法能够有效地预测含噪混沌时间序列,且具有较强的抗噪能力以及有效地克服了过拟和现象;同时预测精度对重构相空间的嵌入维数和时间延迟的变化不敏感。     

多变量时间序列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想 ,提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法 .对每一分量的时间序列 ,分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔 ,最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广 .给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式 ,并证明了广义关联维数与所用范数无关 .计算了Lorenz系统按前 2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数 .计算结果表明 ,用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效     

基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测

提出了一种新的混沌时间序列预测方法——多维泰勒网方法.该方法不以相空间重构方法中嵌入维数和时间延迟这两个关键参数的选取为前提,无需系统的先验知识和机理,仅根据已知的时间序列样本,通过多维泰勒网模型获得n元一阶多项式差分方程组,进而得到能反映非线性系统动力学特性的多维泰勒网动态模型.在此基础上提出了基于多维泰勒网的自适应多步预测方法,通过数据窗口的滑动自适应建模,实现对混沌时间序列的多步预测.将该方法应用于Lorenz混沌时间序列的一步和多步预测,均方误差分别达到2.56×10-5和2.76×10-3.仿真结果表明,该方法可以对混沌时间进行有效预测,且具有较高的预测精度.     

船舶电力负荷预测混沌时间序列分析法

为提高船舶电力系统安全稳定性,提出对船舶电力负荷时间序列进行预测.首先分析船舶电力负荷是否为混沌时间序列,利用相空间重构对船舶电力负荷时间序列的最大Lyapunov指数进行了定量计算,由计算结果发现船舶电力负荷具有混沌特性.在此基础上,提出了船舶电力负荷预测模型,该模型将混沌局域预测与灰关联相结合,并将相点间的关联性大小经过加权的方式作用于船舶电力负荷预测模型.实际船舶电力系统的计算分析表明,灰关联加权局域预测模型具有较高的预测精度,是一种有效的用于船舶电力负荷混沌时间序列的预测模型.