基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性，其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性，为此，本文根据非线性，大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律，计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度，并以此为指导，采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间，该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，仍能对系统作高精度预测，在此基础上，又将预测模型与模糊控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制决策，实现了非线性，大时滞系统高精度的自适应控制，将该控制应用在单元机组负荷控制中，仿真表明该控制具有实时性，容错性和鲁棒性。     

基于混沌预测的模糊神经网络控制器设计及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性 ,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。根据非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间 ,计算相空间的最大Lyapunov指数、饱和嵌入维数和可预报尺度 ,并以此为指导 ,对系统作高精度预测。在此基础上 ,又设计了遗传算法优化的模糊神经网络预测控制器 ,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制应用在锅炉过热汽温控制中 ,仿真表明该控制的有效性、准确性和鲁棒性。     

基于预期机制的供应链产品转移价格混沌预测研究

将供应链管理系统中与原材料和产品流动过程有关的产品转移价格作为上游企业基于提前期内下游企业对产品的反馈信息作出的预期价格.提出了预期机制下供应链产品的非线性、非均衡转移定价模型,研究了供应链管理系统产品转移价格决策的混沌动力行为,并基于最大Lyapunov指数对供应链产品转移价格进行预测.最后,通过实例进行分析其应用价值.     

基于混沌-神经网络模型最优控制及应用

由于非线性混沌时间序列内部确定的规律性，其重构相空间具有高精度短期预测性．为此，为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制，文章根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空问，计算相空间饱和嵌入维数、最大Lyapunov指数和系统的可预报尺度，并以此为指导，建立神经网络预测模型对系统作高精度的短期预测；在此基础上，通过反馈校正，将校正误差和控制增量引入性能函数寻优得最优控制决策，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应预测控制．将该控制决策应用在锅炉过热汽温控制中，仿真表明该控制的有效性、快速性和鲁棒性．     

基于RBF神经网络的海杂波建模

从相空间重构理论出发，构造了一个RBF神经网络预测器来重构海杂波的内在动力学，并且利用这个确定性的模型时海杂波的演变进行预测。为验证模型的推广性能，采用了多步预测。对雷达采集的实际海杂波数据的实验结果表明，这个确定性的模型可以很好地追踪海杂波的演变。文中还分析了该RBF神经网络预测器在不同高斯白噪声条件下的预测性能，得出了其预测误差与杂噪比（CNR）的关系。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于自适应神经网络的边坡位移预测

通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析 ,计算出饱和嵌入维数和最大 Lyapunov指数 ,给出了边坡位移的最大可预报时间尺度。在此基础上 ,确定了神经网络的输入节点数 ,建立了基于自适应神经网络的边坡位移预报方法 .通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测 ,结果令人满意 .这对于建立边坡位移的实时监测 -预警系统有重要意义.     

基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题，论文从非线性时阅序列的角度对短时交通流量预测进行探讨，提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流存在混沌的前提下，对交通流量数据进行相空间重构。构建了RBF神经网络，并对模拟产生的Lorenz和Rossler混沌时间序列数据以及实际采集的高速公路交通流量数据进行了仿真研究。结果表明，该方法对模拟产生的混沌时间序列具有很好的预测效果，在交通流量的短时预测上也具有较高的预测精度。     

小波尺度退火的迟滞混沌神经网络及其应用

为了有效地避免网络陷入局部极小点,提出了具有小波尺度退火和迟滞激励函数的混沌神经网络模型。将Gauss小波函数作为网络的自反馈项,利用小波尺度的指数递减实现混沌模拟退火,可使网络表现出更丰富的混沌动力学演化行为,有效地增加了混沌搜索的Lyapunov指数的平均水平。利用统一框架理论分析了网络的优化特性和稳定性。旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)和直扩序列码分多址(direct sequence code division multiple access,DS CDMA)多用户检测器的仿真结果表明,该网络能够找到优化问题的全局最优解,并且具有较好的优化性能。     

基于RBF神经网络的分数阶混沌系统的同步

针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)神经网络的控制器。利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点。基于Lya-punov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性。分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性。     

非线性房价博弈模型动态分析及其控制

在充分考虑了土地供给、政府、房地产商等诸多因素的基础上建立了非线性市场房价博弈模型,通过研究模型中各重要参数的变化来探讨社会和各方经济收益最大化下的调控方案.研究结果表明：当土地价格调整参数发生变化时,政府与房地产商的总收益和边际收益都有可能进入混沌状态,在模型中通过加入外部控制信号对状态变量的取值进行控制,可以使土地价格和房屋价格经由初始值快速、有效地收敛到纳什均衡点,政府与房产商的总收益也会分别由混沌态进入稳定态,对控制前后政府的累计收益进行对比发现,控制后政府的累计收益较控制前增长了25.2%.最后给出了与此相应的数值模拟结果.     

The Complexity and Application Research of Several Attractors About Economic System Time Series

In this paper, time series with stable convergence, saddles, Hopf bifurcations and chaotic points in one kind of complicated systems have been studied in respects of： fractal characteristic and fractal dimension. By using phase space reconstruction technology of chaotic time series, work of reconstruction has been done respectively on these four different conditions and further by applying wavelet network models, work of modeling and prediction have been done accordingly. The results indicate： treatment of zero mean value in the identification of the chaotic models has no obvious influence on precision and length of predictions, while the treatment by Fourier Filter can damage effectiveness of prediction.     

基于复杂性理论的径流时间序列动力学特征分析

将三种复杂性测度——复杂性C2、算法复杂性C0和近似熵ApEn运用于径流时间序列的分析之中,计算过程简便,对时间序列长度等条件的要求相对较低,因而更具有实用价值,为了解径流变化的动态特性开辟了新的思路.通过分析可以发现:黄河干流具有实测径流的随机性和混沌程度高于天然径流的随机性和混沌程度;上游的混沌程度高于下游,而随机性低于下游的动态特征.黄河干流整体上处于随机、混沌共存状态,随机强于混沌;各站径流序列中存在某种结构,这些结构可能是周期性变化、持续性变化或自相似结构.人类活动近十几年的影响,增大了上游径流变化的随机性、降低了上游径流的复杂性(混沌),使其对径流的预测能力下降,增加了径流序列的识别难度.黄河干流大型水利工程的运用,对径流的影响程度随着空间位置的加大而减弱.     

基于博弈论的逆向供应链定价策略分析

逆向供应链与传统供应链不同,传统供应链中的定价策略在逆向供应链中不再适用.为了解决该问题,基于单一制造商和单一零售商构成的逆向供应链系统,应用博弈理论对废旧产品回收的定价策略进行研究.分别得出了两个非合作博弈的均衡解(斯坦克尔伯格均衡和纳什均衡)和一个合作博弈的均衡解(联合定价),并进一步对各种定价策略的效率进行了分析.     

一种基于组合RBF网络及混沌理论的弱目标检测算法

针对复杂背景中的弱目标检测问题，提出了一种基于组合RBF网络及混沌理论的检测算法。该算法具有结构简单的优点。文中对算法的可实现性及合理性进行了理论分析，建立了基于预测误差优化的非线性预测模型，并结合闽值化处理实现了对弱目标的检测。在理论分析的基础上，对所提出的算法进行了仿真，结果表明了检测算法的有效性。     

基于产品品牌和零售商形象的产品价格决策

零售商作为制造商分销产品的途径,影响到消费者的产品购买决策.产品的价格决策不仅受到产品品牌的影响,同时受到零售商形象的影响.从产品和零售商分销一体化角度,探讨了产品品牌和零售商形象对产品价格决策的影响,并分析了研究结论对营销实践的指导价值.     

上证指数收益率、波动性与成交量动态关系研究——基于日数据的非线性动力学实证分析

对上证指数的收益率、波动性与成交量的动态关系进行了实证分析.采用EGARCH(1,1) M模型和ARMA(4,3) ARCH(1)模型分别测度上证指数收益率的波动性以及成交量的波动性,使用逐步回归法建立了收益率与成交量(R-V),收益率的波动性与成交量(hR-V)以及收益率的波动性与成交量的波动性(hR-hV)等的二维动力学模型,并用动力学方法研究以上诸二维系统的动力学行为.研究结果表明,虽然大量研究结果表明股市收益率时间序列存在混沌现象,但由收益率与成交量、波动性与成交量等构成的二维动力系统并不存在混沌现象.     

基于R/S分析的水资源预测

根据水资源丰枯变化的历史和实测资料 ,利用 R/ S分析的原理和方法 ,计算了 H指数 ,建立了 R( i) / S( i)与 i的关系式 ,对水资源的丰枯变化趋势进行了预测分析 ,结果较好 ,因而是水资源预测的一条比较有效的途径