基于稀疏Volterra滤波器混沌时间序列自适应预测

针对混沌时间序列预测问题,提出了一种稀疏Volterra滤波器,该滤波器采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练,每次训练只保留滤波系数矢量和输入信号矢量的有效分量进行下一次训练,从而将Volter-ra滤波器的有效滤波系数个数减至最少,降低了预测模型的复杂性。四种混沌时间序列的预测实验表明:该滤波器可同时实现对混沌流和混沌映射的建模与预测,可有效地减少滤波器的滤波系数个数,能在不损失预测精度的前提下,降低预测模型复杂性。     

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。     

利用0-1测试快速识别交通流时间序列中的混沌

交通流时间序列混沌识别的方法主要有最大Lyapunov指数法、关联维数法和替代数据等方法,但这些方法需要对交通流时间序列进行相空间重构。引入一种新的判别交通流时间序列混沌特性的方法——0-1测试方法,该方法不需要对时间序列进行相空间重构,因而方便对交通流时间序列中的混沌现象进行快速检测。首先利用Logistic映射产生的时间序列对该方法的有效性进行了检验,随后又选用两组不同的实测交通流时间序列利用0-1测试进行了混沌检验。研究结果表明:在两组交通流时间序列中都存在混沌成分,而在其中一组数据中还存在随机成分。     

基于非参数局部线性核估计的混沌预测

将非参数局部线性核估计引入混沌时间序列预测,利用其优良的估计和预测能力,极大地提高了混沌时间序列的预测精度,并从理论上证明了一些传统的混沌序列预测方法仅仅是该方法的特殊形式.实证表明,该方法对典型的混沌时间序列可以做到非常精确的预测,对股票市场这类复杂经济系统也具有良好的预测能力.     

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。     

多变量混沌时间序列Volterra自适应实时预测

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.     

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。     

混沌时间序列的混合预测方法

提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性.     

基于混沌同步和滤波的雷达波形设计

可匹配滤波混沌雷达系统可由低成本的模拟器件实现匹配滤波,受到广泛关注。但是该系统发射信号的带限性能不理想,信号在变换和传播过程中容易发生频谱泄露和畸变。针对该问题,提出一种基于混沌同步和滤波的波形设计方法。该方法在雷达发射端,将混沌信号频谱整形为带限信号;在接收端,利用同步和滤波恢复出混沌信号。与传统在数字域上进行信号设计的方法相比,本文方法是在模拟域上实现的,具有低成本优势。此外,在信噪比低至-20 dB时本文方法仍然有效,与直接匹配滤波相比,本文方法变换后的混沌信号匹配滤波后,最大旁瓣抬升很小。     

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。     

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。     

基于混沌吸引子的时间序列预测

本文提出一种新的时间序列预测技术。对于一个经诊断存在混沌吸引子的时间序列,根据相空间中混沌吸引子的分形等特性,建立依赖于预测点邻界状态的预测模型;综合存在于原时间序列中确定线性趋势的外推结果,实现对原时间序列的短期预测。     

Prediction and analysis of chaotic time series on the basis of support vector

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.     

基于局域波分解的混沌时间序列分析

采用希尔伯特谱方法分析混沌信号的瞬时频率,揭示混沌信号的各组成成分的频率随时间变化的规律;针对噪声背景下的混沌信号降噪问题,以Lorenz方程为例,采用局域波分解方法对含噪信号进行自适应滤波。通过与小波去噪方法对比,仿真结果表明局域波方法的算法通用性强,降噪效果好。     

应用小波理论进行股市预测

应用小波理论提出一种股票市场建模及其预测的方法,以上证综指为例进行了实证研究,并从吸引子结构的观点进一步分析了预测精度提高的原因。采用此方法进行股市预测,首先要应用小波理论对股指收益率序列进行分解,得到低频和高频部分;然后在此基础上作进一步分析,以确定各部分存在混沌特性;再应用混沌理论分别建立低频和高频部分的预测模型,对低频和高频部分进行预测;最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始收益率序列的预测。研究结果表明,该方法具有较高的精度,并具有极大的应用前景。     

基于小波与混沌集成的中国股票市场预测

应用小波变换和混沌理论提出了一种中国股票市场建模及其预测的小波与混沌集成的方法．首先应用小波分解理论对上证综指和深证成指日收益率序列进行分解，分别得到低频部分和高频部分，并在此基础上作进一步分析，结果表明中国股市存在混沌特性；然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型，对低频部分和高频部分进行预测；最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构，实现对原始收益率序列的预测．与现有方法比较，结果表明该方法具有较高的精度，有极大的应用前景．     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

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间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了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。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

基于非线性跟踪的混沌反控制

针对连续仿射非线性系统，提出一种基于非线性跟踪的混沌反控制统一方法。设计了非线性跟踪控制规律，使非线性非混沌系统跟踪混沌输入信号，从而使非混沌系统产生与混沌输入信号拓扑共轭的混沌现象。仿真结果表明，该方法能够在线性可控和相对阶大于3的仿射非线性系统中产生混沌现象。