汇率时间序列非线性特征分析及实证研究

为了更好地描述汇率行为特征,改善对其的短期预测能力,本文分析汇率时间序列的非线性依赖性.通过正态性检验和BDS统计检验,实证研究6种货币兑美元日汇率序列的非线性依赖性;在确定存在非线性依赖的基础上,对子样本序列及标准化序列进行BDS检验,试图确定非线性依赖的来源.结果表明,除欧元外其余5种货币兑美元的汇率序列均存在非线性依赖特征,其形式可能是混沌.     

基于改进型替代数据法的实测交通流的混沌判别

通过对实测交通流进行混沌判别，可以为实际交通流的预测和控制提供理论指导。改进型替代数据法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法，该算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性，并且能够避免直接识别混沌方法的局限性。本文以关联维数作为混沌判据，应用改进型替代数据法对微观实测交通流的时间序列进行了混沌判别。实证结果表明，我们实测的交通流中存在混沌，改进型的替代数据法能对其进行准确判别。     

基于Kalman滤波算法的Volterra级数核估计及其应用

为了进一步提高Volterra级数模型在混沌时间序列预测中的精度以及核估计的收敛速度,提出利用自适应Kalman滤波算法对Volterra级数核进行估计的一种新方法。同时,在混沌动力系统相空间重构的基础上,采用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对船舶运动时间序列进行混沌特性判定,并对船舶横摇运动时间序列进行多步预测。仿真表明,与归一化最小均方(normalization least mean square, NLMS)算法和最小二乘(recursive least-square, RLS)算法的Volterra级数模型相比,基于自适应Kalman滤波算法的Volterra模型在收敛速度与预报精度方面均优于NLMS算法和RLS算法,为实时在线预报提供了理论依据。     

我国资本市场混沌特性研究

提出通过相空间重构及 Lyapunov指数来判定系统的混沌特性 .给出了时间序列相空间重构中确定最小嵌入维数的伪邻点法及确定时滞参数的自相关函数法 ;提出了一种计算 Lyapunov指数的实用方法 ;最后 ,以上证综合指数收益率时间序列为例进行了我国资本市场混沌特性判定研究 .     

交通流时间序列中混沌特性判定的替代数据方法

替代数据方法是判定时间序列中是否具有混沌特性的一种有效方法，本文介绍了该方法中一种基于关联维数的混沌判据。并将该方法应用于１５分钟和５分钟采样周期的实测交通流时间序列中，计算结果表明交通序列中含有混沌特性。     

基于混沌算子网络的时间序列一步预测方法

为解决时间序列的一步预测问题,提出了一种基于混沌算子的预测网络.混沌算子具有复杂的动力学行为,根据各算子所处的不同状态,利用加权方法计算出时间序列下一时刻的预测值.根据预测值与实际值的误差,利用混沌优化方法动态地调节混沌算子的参数,逐渐提高网络的预测精度.利用该方法分别对混沌以及实际股票价格等复杂时间序列进行了仿真预测.仿真结果表明,该方法可以对具有内在确定性的系统进行有效的预测.     

基于数学形态学的混沌信号分数维提取研究

针对具有混沌分形特性的时间序列求取分数维的研究,提出了一种新的基于数学形态学的提取方法。该方法计算速度快,对Lorenz等系统进行的试验表明,其相关维与给出的新算法的计算结果很接近,为快速提取混沌分形特征提供了可能。在选择膨胀和腐蚀的尺度时要注意选择的尺度越合适,计算精度越高,并且越能反映时间序列的局部特性。     

高频雷达海洋回波混沌特性研究

为分析大面积海域海洋回波的混沌特性,使用时间序列相空间重构、时间延迟、嵌入维数、关联维数和Lyapunov指数等混沌特性研究方法。利用海洋状态测量与分析雷达(OSMAR 2000型)获取的时间序列数据,基于Donald E.Barrick提出的线性调频中断连续波(FMICW)雷达信号处理方法和一、二阶海洋表面回波理论,对位于浙江舟山东海岸张角约65°,距离约200 km的扇形海面高海态和低海态回波数据进行了分析处理,证明此类海洋回波具有混沌特征。     

一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法

交通控制的实时性要求高，需要在线实时快速地判定交通流混沌，才可能实现交通流的混沌控制。计算时间序列的最大Lyapunov指数是判定混沌的主要方法。本文提出一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法。该算法先用关联积分法（C—C方法）确定重构相空间的两个重要参数——嵌入维m和延迟时间τ，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数。为检验算法的有效性，首先将算法用于几个最大Lyapunov指数已知的经典混沌系统，比较计算结果；同时对皮埃莱（Bierley）跟驰模型产生的理论交通流时间序列做了仿真试验，计算了其最大Lyapunov指数。实验结果表明这种算法可以用于数据少的交通流时间序列，并且抗噪性好。     

一种新的交通流混沌实时快速识别方法

交通控制的实时性要求高,需要实时快速判定交通流混沌才可以实现交通流的混沌控制。由于在一个控制周期内只能获得很少量数据,交通流时间序列的样本数受到限制。然而现有的混沌识别方法由于要求样本量大,无法满足实时性要求。基于GM(1,1)模型的混沌特性提出一种新的实时快速识别交通流混沌的方法,可以在混沌之初检测到混沌。并通过理论交通流时间序列、实测交通流时间序列进行了实证分析。结果表明:只需至少4个样本点就可以在混沌产生之初精确地检测到混沌,可以很好地满足混沌检测实时性的要求。