炼铜转炉粗铜成分混沌时间序列的软测量模型及应用

将转炉产粗铜成分的以往化验数据作为二次变量,化验数据严重滞后的当前炉次粗铜成分作为主导变量,并以延迟时间T=2（炉次）将转炉粗铜成分时间序列分成两个子时间序列,采用重构相空间理论、最大Lyapunov指数方法和样本及时更新的办法,建立了一种仅对当前炉次的炼铜转炉粗铜成分进行软测量的混沌时间序列软测量模型．实验结果表明,该软测量模型能快速得出转炉当前炉次的粗铜成分数据,具有很高的精度．     

混沌投资时间序列的分形维数谱的异变

混沌投资时间序列的分形维数谱的异变有广泛的应用．在文[1]的基础上，该文探讨混沌投资时间序列的分形维数谱的静态异变和动态异变，获得五个有用的定理．     

混沌投资时间序列的分形维数谱的相变

利用与热力学的相变理论进行类比的方法，对混沌投资时间序列的分形维数谱的静态相变和动态相变及其应用进行了探讨和介绍．     

混沌时间序列的多重分形维数谱

仅用一个分形维数来刻画混沌时间序列是不够的，必须用多重分形维数谱来描述混沌时间序列在不同层次的奇异测度，不同文献对沪指和深指的分形维数的计算结果相差甚大，其深层次的原因是混沌时间序列的多重分形维数谱的存在。本文对混沌时间序列多重分形维数的信息谱、奇异谱、动熵谱等问题进行探索，并简介其应用。     

时间序列分形特征的判别

研究了判断时间序列是否具有分形特征的几个参数：庞加莱映射,李雅普诺夫指数,关联维数,功率谱及赫斯特指数,分析了它们各自的优缺点。认为：在已知动力学系统时,使用庞加莱映射和李雅普诺夫指数就能准确地判断该时间序列是否分形;在不知道动力学系统时,使用功率谱及赫斯特指数更好些。最后给出了分形在时间序列分析中适用的场合。     

混沌时间序列控制方法研究

分析了混沌控制的任务、目标和一般方法,认为混沌时间序列源于混沌系统,用系统的观点讨论了一种对混沌时间序列进行控制的最小参数扰动方法及其步骤。     

金融时间序列的多重分形分类

金融时间序列中的多重分形性质经常与标度不规则性和自相似性相联系,经常用多重分形谱方法对金融时间序列进行分类.提出了谱的宽度和峰值的概念,用来区分不同样本的分布特征,用描述统计的方法来得到内在多重分形性的统计描述特征.研究中所用68个证券市场的日交易数据来自纽约股票交易所20 a的交易数据.结果表明,多重分形特征适用于对金融时间序列进行分类.     

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.     

基于分形的时间序列模式挖掘方法及其应用

研究了某些时间序列所具有的分形特征,分析了利用分形理论中的R/S分析发现具有分形特征的时间序列模式的方法。用R/S方法可以从具有分形特征的时间序列中寻找变化规律,从而预测时间序列未来的发展趋势。通过实例说明分形中的R/S分析是一种有效的时间序列模式挖掘方法。     

混沌时间序列可预报时间长度分析

摘要：以经典混沌序列——Henon映射序列为例,对不同长度、不同噪声水平的序列进行了预报试验．结果表明：(a)纯净序列,序列越长,预报精度越高,同时预报精度衰减速度随之减慢,并且,当序列足够长时,即使较长预报步长的多步预报,仍可取得相当高的预报精度;(b)含噪声序列,其预报精度随步长的增加迅速地呈指数衰减,并且,序列长度基本上不会对预报时间长度产生影响,但噪声水平对可预报时间长度有一定影响,噪声水平越高,可预报时间长度越短．因此,不明确可预报的标准、不考虑序列长度、噪声水平等因素的影响而简单地以最大Lyapunov指数的倒数定义最大可预报时间长度,是不可取的．同样,根据最大Lyapunov指数推断水文过程的可预报时间长度也是不合适的．     

投资时间序列的混沌分维研究

以某市固定资产投资同比增长数据为根据,利用混沌动力学中的相空间重构技术、幅值谱分析、庞加莱截面等方法进行分析,并计算其关联分维,得出其饱和嵌入维数为5、关联分维约为17,初步确定某市固定资产投资增长过程具有混沌特性,有5个因素影响着某市固定资产投资的同比增长幅度,其中2个因素起决定作用·该法可用于复杂的经济系统的分析研究·     

应用Elman神经网络的混沌时间序列预测

利用改进的 Elman神经网络对 3个典型的混沌时间序列在不同的噪声水平下进行预测 ,探讨了神经网络学习与泛化之间的关系 ,通过试凑法给出了 Elman最优的隐节点个数。并利用3种指标对预测结果进行了评估 ,结果显示 Elman网络对混沌时间序列预测的良好特性     

基于混沌动力学的日径流时间序列预测

介绍了探求时间序列中的混沌特征数的常规方法,给出一种基于混沌理论的预测算法,并以葛洲坝、隔河岩水库的入库日径流序列为例检验了这一方法,其预测效果令人满意．     

时间序列分维数提取算法的研究

混沌时间序列的分维数是描述其混沌特性的一个重要参数．这里介绍的改进的分维数提取算法是在传统的Ｇ－Ｐ关联维数分析算法的基础上，结合奇异谱分析技术，构造了基于奇异谱分析的关联维数提取算法，克服了原始Ｇ－Ｐ算法抗噪声干扰能力较差的缺点，同时具有可靠性较高、结果精度较理想、运算速度较快等优点     

分形和混沌系统的仿真

对利用计算机研究分形图形技术进行了一些实践.研究了分形图形中的2种生成方法,即DLA模型和洛仑兹吸引子.通常在理解洛仑兹吸引子和一些奇异吸引子如何构成有趣的运动轨迹是困难的,通过计算机软件对混沌吸引子进行研究,并使其运动轨迹可视化对人们认识其内在实质极有帮助.用Delphi语言设计的分形参数化绘图软件是研究分形图形的有力工具,通过计算机仿真,归纳筛选出决定其形态的主要参数.     

基于Lyapunov指数的电阻点焊声音混沌时间序列识别

以混沌理论为基础,对电阻点焊声音信号进行了分析与研究,通过计算8种不同焊接规范下时间序列的最大Lyapunov指数,发现点焊声音信号中的Lyapunov指数均大于0,揭示了声音信号中存在混沌现象,该研究为点焊质量的判断和预测开辟了有效的途径.此外,采用经典欧式几何方法描述声音信号误差较大,提出了用曲线盒维数作为特征值来量化具有混沌特性的点焊声音信息,结果表明,盒维数能反映点焊质量微小变化,可提高质量检验的准确性.     

0-1测试方法在降水混沌识别和分区研究中的应用

0-1测试方法是一种新的可直接作用于时间序列的二元混沌识别方法,通过对Chebyshev映射进行混沌检验,验证了其有效性.运用该方法对东北地区106个气象站1958~2011年逐月降水序列进行混沌识别,结果表明,东北地区逐月降水序列均表现出混沌特性.同时,均方位移随时间的渐进增长率K的空间插值结果具有明显的分区特征,即东部为高值区,北部和西部为次高区,中南部为低值区,其中内蒙古东北部和黑龙江西北部存在局部的K低值区,混沌分区特征与东北地区降水地域分布特征和变化类型吻合较好.研究表明,0-1测试方法具有反映数据序列的混沌程度的特性.