基于关联度的高嵌入维混沌预测方法研究

由于现有的采用欧氏距离确定相空间最邻近点的混沌预测方法对高维混沌时间序列预测的效果不太理想 ,因而首次提出以关联度代替欧氏距离来确定相空间最邻近点的思想。通过对水文径流序列预测的验证 ,在嵌入维数逐渐增大时 ,采用所提方法比现有的方法在预测精度方面有明显的提高     

混沌系统可预测尺度研究

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。     

海杂波的混沌特性分析

介绍了相关维数、Lyapunov指数等用于描述混沌动力系统的重要概念及其计算方法,并对雷达采集的实际海杂波时间序列数据进行了计算分析。结果表明,海杂波具有有限的相关维数和正的最大Lyapunov指数,说明海杂波信号具有混沌系统的典型特征。     

基于小波消噪的混沌多元回归日径流预测模型

基于小波消噪理论对水文序列中的噪声进行了处理,然后利用混沌理论中的相空间重构技术计算出饱和嵌入维数作为多元回归模型的可控变量个数,将小波、混沌和多元回归方法结合起来对日径流进行了预测。与消噪前相比,消噪处理后建立的模型预测精度有了明显提高：预测合格率提高8%,平均绝对百分比误差为9.53%。因此在对水文时间序列进行混沌分析和预测之前,对其进行小波消噪是完全必要的。     

混沌吸引子分形维数的计算

在重构相空间的基础上计算吸引子分形维时,合适的嵌入维ｍ和时间滞后τ的先取至关重要。在虚假领域概念基础上,本文给出了确定ｍ和τ的方法。较之以前的方法,此方法更准确、简单、容易理解、易实施,对较小样本数据集也可靠。最后的应用实例验证了理论的正确性。     

一种混沌系统的设计及混沌序列码的生成方法

提出了一种新型的混沌系统的设计方案，并将其应用在混沌序列码的生成中。首先，设计了一种简单的、容易实现的混沌系统，并给出了该混沌映射数学特性。然后，在计算机模拟实验的基础上，仔细地分析了该类混沌系统的统计特点，结果显示由该类系统产生的混沌序列具有良好的统计特性，最后，把设计的混沌系统应用于混沌序列码的生成中，计算机仿真实验结果表明该文提出的混沌系统确实安全可靠且容易实现，混沌序列码也具有良好的相关性。     

一种基于混沌映射的粒子群优化算法及性能仿真

粒子群算法收敛速度快,规则简单,但易陷入局部极值.在粒子群算法中引入混沌序列,提出一种优化策略,以分阶段的思想进行寻优,使其在搜索初期更具遍历性,在搜索中后期,通过人为改变个别粒子的速度和位置,使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.在此基础上,提出一种改进Tent映射的策略,并将优化策略分别应用于基于Logistic映射的粒子群和改进的Tent映射的粒子群,同标准粒子群算法在寻优速度、精度、成功率等方面进行仿真与比较.     

时滞混沌系统的脉冲同步

针对时滞混沌系统的同步问题,利用脉冲控制方法,提出了新的渐进同步的充分条件。利用脉冲状态反馈控制,在系统矩阵为Hurwitz矩阵和正定矩阵两种情况下,得到了时滞混沌系统同步的充分条件;进一步,为便于工程应用,利用脉冲输出反馈,在系统矩阵为上述两种情况下,得到了时滞混沌系统同步的充分条件。该同步条件使时滞混沌同步系统快速地达到10-2误差。最后,以一个多重时滞混沌系统为例,进行了数值仿真,验证了该方法的有效性。     

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。     

State Prediction of Chaotic System Based on ANN Model

0　 IntroductionFor a chaotic system characterized by an one- dimensional time series,the appoximating re-sult of ANN model to it is affected greately by the choice of network input series.Theconventional method of determining the input series is qualitative analysis,which bringsmany subjective factors into system appoximation. Itwill make system appoximation moredistorted. To resolve this problem,we introduce the theory of chaos in this paper,andthree steps are described:( i) the reconstruc…     

State Prediction of Chantic System Based on ANN Model

The choice of time delay and embedding dimension is very important to the phase space reconstruction of any chaotic time series.In this paper,we determine optimal time delay by computing autocorrelation function of time series,Optimal embedding dimension is given by means of the relation between embedding dimension and correlation dimension of chaotic time series,based on the methods above,we choose ANN model to appoximate the given true system.At the same time,a new algorithm is applied to determine the network Weights.At the end of this paper,the theory above is demonstrated through the research of time series generated by Logistic map.     

相空间重构的一种新方法研究

通过分析非线性动力学系统的特性,讨论了鞍点与混沌产生的关系,并通过仿真证实了吸引子上存在特征点对和特征距离。根据特征距离的2个重要性质提出了一种新的相空间重构方法。结果表明该方法是有效的。在数据量较少以及信号中存在噪声的情况下,该方法有较好的稳健性。     

一类基于协同进化模型的混沌系统

分析了一类基于遗传算法无限种群模型的协同进化系统,在此基础上构造了一类新的协同进化系统,并推导出了它在单基因位情况下的动力方程.对新系统在稳态情况下的复杂动力行为进行了分析,通过相图、分岔图和Lyapunov指数谱图,严格地证明了该系统具有混沌特性.     

基于混沌算法的自适应预测模型

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.     

基于Lyapunov指数的混沌时间序列识别

混沌特性的识别是对非线性时间序列进行分析、预测、控制的基础。本文克服了已有文献用Lya-punov指数识别混沌时计算Lyapunov指数的不足,由关联积分构造统计量来计算相空间重构的参数,然后利用混沌的遍历性及定义,提出了计算最大Lyapunov指数的新方法。     

基于不同决策规则的产出系统的混沌与控制

建立了基于不同预期的两强竞争市场的生产动态调整模型,其中一家企业是有限理性决策,另一家企业是适应性预期.首先分析了它的演化混沌机理,然后以累积利润为指标对系统混沌进行了评价.研究表明,在这样的市场结构中,采用适应性预期的企业在竞争中较为有利.最后,运用不同的混沌控制方法实现了对系统不稳定不动点、不稳定2P轨道的稳定控制,有效地改善了系统的性态,讨论了企业在实施目标定向的逐步纠偏过程中所实现的多周期轨道控制.     

基于T-S模糊模型的临界混沌系统复杂动力学分析

针对新近提出的临界混沌系统,在其相应的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型基础上,通过给每个模糊规则后件施加一类扰动并调节这些扰动,深入研究了该混沌系统的复杂动力学特性.仿真结果表明:除了具有已经发现的由镜相形成机制所决定的复合结构外,该混沌系统仍然具有尚未发现的由压缩和拉伸形成机制所决定的其他复杂动力学行为.     

基于模糊动态模型的Chua混沌系统控制

研究了Chua混沌系统的稳定控制问题。采用模糊动态模型逼近非线性混沌系统 ,将非线性混沌系统模糊化为局部线性模型。采用隶属函数最大法设计控制器 ,克服了并行分配补偿法求解公共正定矩阵P的困难 ,用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的新型控制器。仿真实验验证了方案的有效性。模糊控制器简单 ,规则少。此方案也可应用于其它类型的混沌系统中 ,有实际应用价值