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相似文献
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1.
针对多变量混沌时间序列,给出一种Volterra滤波器实现结构.该滤波器利用基于奇异值分解的最小二乘法确定初始核,通过归一化最小均方差(normalized least mean square,NLMS)算法实时确定滤波系数,并用这种多变量Volterra结构对Lorenz时间序列进行仿真.计算结果表明,在无噪声情况下,该方法的实时一步预测精度比目前单变量混沌时间序列Volterra自适应预测方法的一步预测精度提高了102倍,表明这种实现结构易实现且收敛性能更好;在有噪声的情况下,该方法的实时多步预测性能优于局部多项式预测法的多步预测性能,且抗噪性更强.  相似文献   

2.
In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.  相似文献   

3.
混沌序列自适应多步预测及在股票中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对混沌时间序列自适应预测方法在多步预测中预测器系数无法调节的问题,根据混沌时间序列的短期可预测性及自适应算法的自适应跟踪混沌运动轨迹的特点,提出了一种自适应多步预测方法.在多步预测中,该方法根据已知样本得到对将来值的预测值并能自适应调节滤波器系数.仿真结果表明此方法的多步预测性能明显好于自适应预测方法的多步预测性能.将此方法应用于对股票数据的预测,得到了较好的预测结果.  相似文献   

4.
Considering chaotic time series multi-step prediction,multi-step direct prediction model based on partial least squares(PLS)is proposed in this article,where PLS,the method for predicting a set of dependent variables forming a large set of predictors,is used to model the dynamic evolution between the space points and the corresponding future points.The model can eliminate error accumulation with the common single-step local model algorithm,and refrain from the high multi-collinearity problem in the reconstructed state space with the increase of embedding dimension.Simulation predictions are done on the Mackey-Glass chaotic time series with the model.The satisfying prediction accuracy is obtained and the model efficiency verified.In the experiments,the number of extracted components in PLS is set with Cross-validation procedure.  相似文献   

5.
针对局域线性预测方法本质上是用较简单的非线性函数来预测高度非线性的混沌时间序列的不足,提出了一种基于核函数的局域线性自适应预测算法。该算法利用包含了相空间中邻近点之间的相对距离信息的核函数,将相空间中的邻近点投影到更高维的非线性核空间,在高维(甚至无穷维)的核空间用线性自适应算法预测混沌时间序列,相当于在原混沌相空间用高度非线性的函数预测高度非线性的混沌时间序列,可获得更好的预测结果。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。  相似文献   

6.
Based on discussion on the theories of support vector machines (SVM), an one-step prediction model for time series prediction is presented, wherein the chaos theory is incorporated. Chaotic character of the time series is taken into account in the prediction procedure; parameters of reconstruction-detay and embedding-dimension for phase-space reconstruction are calculated in light of mutual-information and false-nearest-neighbor method, respectively. Precision and functionality have been demonstrated by the experimental results on the basis of the prediction of Lorenz chaotic time series.  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
自适应局部线性化法预测混沌时间序列   总被引:5,自引:1,他引:5  
提出一种基于奇异值分解最小二乘法的自适应局部线性化预测方法.它要求数据矩阵的条件数不大于给定阈值,并据此自适应地确定当前相空间的维数,然后根据新的嵌入维数重构数据矩阵,进行模型的参数估计和计算当前预测值.实验结果说明所提方法精度高且稳健.特别是当嵌入维数接近最邻近向量的数目时,其性能显著优于普通局部线性化方法.  相似文献   

9.
In this paper, new approaches for chaotic time series prediction are introduced. We first summarize and evaluate the existing local prediction models, then propose optimization models and new algorithms to modify procedures of local approximations. The modification to the choice of sample sets is given, and the zeroth-order approximation is improved by a linear programming method. Four procedures of first-order approximation are compared, and corresponding modified methods are given. Lastly, the idea of nonlinear feedback to raise predicting accuracy is put forward. In the end, we discuss two important examples, i.e. Lorenz system and Rossler system, and the simulation experiments indicate that the modified algorithms are effective.  相似文献   

10.
混沌时间序列局域预测方法   总被引:16,自引:1,他引:16  
在深入研究混沌时间序列局域预测方法的基础上,提出了一种加权局域基函数预测方法。该方法综合考虑了广义自由度和邻近点权重,提出了加权动态确定最邻近点数的判定条件,并利用基函数拟合确定出的最邻近点进行预测。算例分析表明,加权局域基函数法具有较高的预测精度,是比较理想的用于混沌时间序列的预测方法。  相似文献   

11.
混沌、噪声背景中信号的滤波检测方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
本文对混沌时间序列的线性滤波特性进行了深入研究,将经典的匹配滤波技术与混沌时间序列的局部预测方法相结合,提出了混沌、噪声背景中信号检测的新方法。最后,用典型的混沌系统的具体分析验证了本文方法的正确性和有效性。  相似文献   

12.
基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测   总被引:11,自引:1,他引:10  
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。  相似文献   

13.
混沌时序重构及上海股票指数预测的应用研究   总被引:8,自引:1,他引:7  
应用非线性自相关混沌模型,采用神经网络和小波理论相结合的方法对模型参数进行辨识,其辨识的准确程度较高.通过对混沌时序进行预处理和傅立叶滤波,然后再进行重构和预测工作其效果良好;文章采用该模型对上海证券市场的600062号股票数据的开盘、最高、最低、收盘价数据进行了建模和模型中参数辨识的工作,其预测的结果比较准确.  相似文献   

14.
基于相空间同步的多变量序列相关性分析及预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对多变量混沌序列相关性分析中各分量幅值之间可能没有明显的相关性,但在其相空间邻域内会产生同步特性的问题,提出一种从相空间同步角度研究两个变量间相互依赖关系的非线性相关分析方法。首先按照对应的时间标记将原始变量相空间中的邻域点向另外一个变量中进行投影,分析映射前后邻域半径的变化,在此基础上定义一种度量变量间非线性相关性的评价指标。最后构建多变量局域预测模型,实现对多变量混沌序列的精确预测。仿真实例验证了结果的有效性。  相似文献   

15.
在混沌算法神经网络的预测模型中 ,适当选择非线性反馈项 ,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为 ,网络系统在学习和训练过程中能够跳出能量的局域极小达到全局极小或其近似 .本文基于EP进化算法建立一种自适应机制 ,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项 .应用这种算法的神经网络对基于 Mackey-Glass方程和 Lorenz系统的时间序列进行在线预测 ,结果表明 ,网络具有很好的自适应预测性能.  相似文献   

16.
针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日期交通状况最接近的历史日期,解决卡尔曼滤波未来一段时间内没有观测值而无法进行多步预测的问题.实验表明,算法能够合理地预测未来几个时段的路段行程时间,有效地避免了时滞性.同时,多步行程时间预测算法的精度高(尤其是4步以内,均等系数达到0.9以上), 是一种可行的预测方法.  相似文献   

17.
针对常规局部投影方法在选取邻域点和还原时间序列两方面存在的不足,基于混沌时间序列的相空间重构理论,提出了一种基于相空间重构理论的改进的局部投影非线性去噪方法。该方法在邻域范围的选取和时间序列还原两方面进行了改进。用自适应的邻域选取方法代替了常规的固定邻域范围的方法,同时用加权平均代替直接平均还原时间序列。用改进后的方法对不同初始噪声水平下的Henon时间序列和Lorenz时间序列进行仿真,比较常规方法和改进方法去噪后的信噪比,仿真结果表明提出的改进方法能够更有效地去除包含在时间序列中的噪声成分,同时又能够较好地保留原系统中的混沌特性。  相似文献   

18.
提供了一种小波分频技术结合Volterra自适应滤波器的预测石油价格趋势的方法,先对原始的石 油价格时间序列进行小波分频分析,将分解后的各层尺度系数和细节系数重构各层的时间序列, 然后分别计算各层时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数来重构相空间,最终用Volterra自适应滤波器法预测各层时间序列, 重构成预测油价.实验证明该方法比直接混沌时间序列全局预测和一阶局域预测的精度更高,可预测范围更大.  相似文献   

19.
非线性时间序列的相空间重构技术研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
分析了混沌时间序列相空间重构中常用的C-C方法所存在的四点不足,提出了改进的C-C-2方法.该方法改进了时间序列关联积分的计算方法和参数,利用混沌序列周期N的概念,提出了通过寻找Scor(t)的第一个属于混沌序列周期N的局部极小峰值,来确定最优延迟时间窗口的判断方式;并只寻找平均ΔS2(t)的第一个极小值来确定最优时间延迟,所得结果更合适、稳定,而且将原算法的抗噪能力由30%提高到80%.  相似文献   

20.
混沌系统可预测尺度研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
着重讨论了混沌系统未来状态预测的“长期”与“短期”问题。混沌系统的初始状态敏感性决定了其不可长期预测性。但在短期内对混沌系统的运动作出准确预测还是可能的。基于此,给出了混沌时间序列的平均可预测尺度及最长可预测尺度,以此来界定短期预测的时间范围。最后利用Logistic映射以及Henon映射产生的混沌时间序列对上述理论进行了实例骓证,得到了较为理想的结果。  相似文献   

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