混沌时间序列局域线性预测方-法

在许多场合下,时间序列中的明显随机性可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故．混沌系统对初值的极端敏感性使之不可能对其时间序列进行长期预测,然而,利用混沌的确定性可以进行短期预期．混沌时间序列预测首先要重构相空间,接着再利用非线性函数逼近方法构造一个动力学系统模型．探讨了预测模型问题,并用数值分析的方法对Ｆａｒｍｅｒ＆Ｓｉｄｏｒｏｗｉｃｈ,Ｌｉｎｓａｙ和Ｎａｖｏｎｅ＆Ｃｅｃｃａｔｏ提出的三种典型混沌时间序列局域线性预测方法进行了研究．实验结果表明,这三种方法的性能是相同的．本文的结果将平息人们对这三种方法优劣的争论,有利于在实际中选择合适的预测模型．     

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。     

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.     

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。     

混沌时间序列的局部线性预测改进

在对混沌时间序列经典局部线性预测的基础上,考虑邻近点变化趋势与预测点变化趋势一致性对预测结果的影响,加入邻近点前一点到邻近点的轨迹与预测点前一点到预测点的轨迹的夹角这一参数来进行预测,提高对混沌时间序列的预测精度.     

混沌时间序列局域预测模型及其应用

为了确定滞时、嵌入维数和最邻近点数运3个混沌时间序列局域预测模型参数,首先利用关联积分法确定滞时和嵌入维数．重构混沌时间序列的相空间;而后在此基础上,提出一种新的预测模型——加权动态局域预测模型．该模型综合考虑了广义自由度和邻近点权重,给出了确定最优邻域的判定指标．实际水文系统的计算分析表明,加权动态局域预测模型具有较高的预测精度,是一种有效的用于混沌水文时间序列的预测模型．     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.     

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.     

混沌时间序列相空间重构参数的选取方法

对混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法作了综述,提出了同时考虑这2个参数选取的重构展开－虚假邻点法以及预测误差最小法,并以Lorenz系统为例作了验证。     

混沌系统时间序列的二维重构

本文利用平均环绕时间的概念，提出了一种确定二维重构延迟时间τ的方法，并用此方法确定了时间晚二维重维的最侍者延迟时间，以强迫鲁塞尔振子吸引子为例进行了计算，获得较为理想的结果。     

时间序列分析预测

将RFDE(Retarted Functional Differential Equation)和NFDE(Neutral Functional DifferentialEquation)引入到时间序列单元分析预测中,建立了RFDE和NFDE进行预测的理论基础和几个新的预测方法,并解决了其它一些预测方法难以解决的预测问题。     

时间序列预测模型研究简介

在对时间序列预测模型的发展进行综述的基础上,就时间序列分析法的研究方法、理论意义、实际应用以及进一步的工作进行了阐述,使对该研究方向的理论、方法和应用有一个较清晰的了解。     

时序模型用于圆度预测补偿控制问题的理论探讨

本文研究了以AR(自回归)时序模型用于圆度预测补偿控制问题;从最小方差控制的角度,指出了AR模型的局限性而应代之以ARV模型.文中讨论了运用自校正调节器的可能性,以克服加工环境慢时变特性对预测控制的影响.     

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。     

基于支持向量回归的非线性时间序列预测

针对实际系统的高度非线性及复杂动态性,把非线性时间序列建模与预测问题转换为函数回归估计问题.把具有全局最优性、较好泛化能力及训练效率高的最小二乘支持向量回归算法应用到非线性时间序列预测与建模中.最后给出了某市年电力负荷预测的应用实例,与传统支持向量回归算法相比,文章描述的方法具有较好的预测精度.     

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.     

时间序列L步预测、误差估计及修正

讨论了步长为l的时间序列的预测及其误差估计,并在新的信息加入时,给出了原有预测的修正公式.     

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.