一类具有收获系数的单种群模型的混沌控制

针对一类具有收获系数的单种群差分方程模型,从数值上采用Lyapunov指数方法验证了该模型存在混沌现象.为了达到消除混沌,稳定种群的目的,根据OGY方法的基本思想,对系统进行混沌控制,得到了消除种群混沌现象,使得种群稳定在不动点和周期-2轨道的充分条件.仿真验证了结论的正确性.     

七鳃鳗神经系统的混沌仿真

使用WLC网络模型对七鳃鳗神经系统进行建模,提出一种计算最大李亚普诺夫指数的新方法——改进的小数据量法,典型非线性系统的仿真结果表明,同Wolf方法相比,新算法得到的结果更加精确。基于新算法的数值仿真表明,当没有外界刺激时,七鳃神经系统处于稳定状态,随着外界刺激的不断增加,七鳃鳗神经系统逐渐进入混沌状态,但是,当外部刺激增加到一定程度以后,七鳃神经系统又回到稳定状态。     

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。     

Adaptive tracking control of chaotic systems

1 .INTRODUCTIONDuringthelasttwodecades,thestudyofchaoticnonlineardynamicalsystemshasbeenrapidlyexpand ed .Oneofthereasonsfortheinterestsisthatchaoticbehaviorshavebeendiscoveredinmanynonlineardy namicalsystemsinphysics ,chemistry ,biology ,en gineering ,an…     

基于时间序列分析的制造质量水平变化的混沌特性

在定义了制造企业生产制造时间序列的基础上,使用G-P算法计算时间序列的关联维数。通过关联维数的计算得到相应的嵌入维数后,使用基于相空间重构的小数据量法计算混沌时间序列的Lyapunov指数。采集HZ近三年的日生产产品合格率作为研究制造质量水平变化混沌特性的原始数据。在以上技术路线及数据的基础上,得到的关联维为分数,而Lyapunov指数为正值,说明日生产产品合格率变化时间序列呈现出混沌特性。另外将以上数据分为8个时间序列,每个时间序列同样得到分数关联维数与正Lyapunov指数,说明制造质量水平的变化是一直是混沌的,为制造质量水平的预测在理论上提供了可能性。     

Rossler系统与统一混沌系统的异结构同步

针对异结构混沌系统的同步提出了两种不同的同步方案,研究了两个不同结构的混沌系统:Rossler系统与统一混沌系统的同步。系统参数已知时采用主动控制方法,通过设计适当的主动控制器,实现了响应系统与驱动系统的渐近同步;系统参数不确定或未知时采用自适应控制方法,基于李亚普诺夫稳定性理论,得出了两异结构混沌系统同步的充分条件,设计了相应的控制器和参数自适应律,使得响应系统的状态变量渐近跟踪驱动系统的状态变量,且两个系统的参数估计值渐近收敛于其真值,仿真结果证明了两种方案的有效性。     

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。     

基于n阶平均发散度的混沌时序可预测尺度研究

深入分析了基于最大Lyapunov指数的混沌时序可预测尺度确定方法,指出了其存在的不足。在此基础上,提出了一种新的基于n阶平均发散度的可预测尺度确定方法。首先给出了n阶平均发散度的定义;然后阐述了新方法的基本原理,并总结了可预测尺度的计算步骤;最后将所提方法应用于电力负荷时序可预测尺度的确定中,通过对预测误差的分析和比较,验证了新方法的有效性。     

基于神经网络的Lyapunov指数谱的计算

利用 BP神经网络的非线性函数逼近能力 ,由实验观察数据列计算系统的 Lyapunov指数谱 .实例计算表明 ,此种方法精度较高且计算量较小 ,有重要的实际意义.     

基于自适应控制的房地产投资混沌控制研究

传统的混沌控制方法多应用于自然系统的混沌控制中 ,对于大量存在于经济系统中的混沌现象 ,这些方法显的无能为力 .基于此 ,将自适应控制法应用于房地产投资系统的混沌控制中 .首先介绍了自适应控制法的基本原理 ;然后应用该方法对房地产投资系统动力学模型进行了模拟控制 ;最后从经济学角度对控制结果进行了解释 ,从而为房地产投资宏观调控政策的制定提供了有益的理论指导 .     

离散混沌测量矩阵构造及其性能研究

若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。     

从观察数据确定李雅普诺夫指数谱算法的一种改进

由观察数据计算李雅普诺夫指数谱，一个重要的方法是用多项式拟合系统内在的动力学映射，该法得到的结果精度高，但计算量很大。本文通过简化公式降低了计算中所用矩阵的阶数，有效地减少了计算量，对混沌信号数据的实时处理有实际意义。     

应用混沌相空间模线性回归模型研究短期负荷预报

在一维 Lyapunov指数预报模型的基础上提出了混沌相空间模线性回归模型 ,并将该模型应用于短期负荷预报 .对厦门市实际负荷时间序列进行预报 ,取得了较满意的结果 .     

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。     

Secure property of chaotic encryption system based on chaotic synchronization

1 .INTRODUCTIONAsanapplicationofchaostheory ,securecommunica tionshavebeenstudiedsincetheearly 1990s .Anumberofsecurecommunicationschemesbasedonchaossynchronizationareproposed .Somecryptanaly sisonthesesecuresystemsispresented [1,2 ] .Theyarebasedonpartia…     

New chaotic system and its hyperchaos generation

To seek for lower-dimensional chaotic systems that have complex topological attractor structure with simple algebraic system structure, a new chaotic system of three-dimensional autonomous ordinary differential equations is presented. The new system has simple algebraic structure, and can display a 2-scroll attractor with complex topological structure, which is different from the Lorenz’s, Chen’s and L¨u’s attractors. By introducing a linear state feedback controller, the system can be controlled to generate a hyperchaotic attractor. The novel chaotic attractor, hyperchaotic attractor and dynamical behaviors of corresponding systems are further investigated by employing Lyapunov exponent spectrum, bifurcation diagram, Poincar′e mapping and phase portrait, etc., and then verified by simulating an experimental circuit.     

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EKF的新混沌系统滤波方法

提出一个新的混沌系统,研究其基本动力学特性。在混沌控制及其应用中,混沌系统的状态估计和滤波是重要的,但现有的滤波算法不能适应混沌的初值敏感性、不能长期预测,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）的混沌系统参数估计和滤波方法。通过对新混沌系统进行数值仿真,结果表明,这是一种有效的滤波方法。     

激光雷达回波信号的混沌特性研究

应用混沌动力学方法分析和计算了激光雷达回波信号的混沌特征参数,包括关联维,Lyapunov指教及局部可预测性.证明激光雷达回波信号具有有限的关联维,正的Lyapunov指数及短期可预测和长期不可预测的特点.运用实测数据验证了激光雷达回波信号具有混沌特性,这一结论为激光雷迭的目标检测开辟了新思路.     

基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.