风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.     

一种基于相空间重构的动态离散时间序列参数自适应求取算法

提出了自适应确定动态离散时间序列的最佳重构相空间嵌入维方法,为数据量不断变动的动态离散时间序列数据库实现自动连续分析提供了可能.讨论了在应用Wolf算法计算最大Lyapunov指数时遇到的因追踪轨线追踪到相空间终点而使计算意外终止的问题,提出最大Lyapunov指数的改进求解方法.基于最大Lyapunov指数进行验证性预测,说明了算法的有效性,并进一步分析了算法对实时分析短期稳定的混沌系统具有积极意义.     

基于最大 Lyapunov 指数的改进预测模型及其在城市用水量短期预测中的应用

参照计算Lyapunov指数的Wolf方法,考虑预测中心点与邻近点和上一个演化点的夹角,对混沌理论基于最大Lyapunov指数的预测方法进行了改进.通过对城市用水量短期预测的实例研究,将改进算法与传统算法进行比较.结果表明,与传统算法相比,改进算法的预测精度在整个预测周期内提高了10.2%,在最大可预测时间尺度内提高了1.1%.     

基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究

神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,存在则通过G-P算法计算出混沌吸引子的关联维数,进而获得相空间的嵌入维数作为神经网络的神经元个数.通过上述方法对铝现有价格进行建模,验证该方法对时间序列的短期预测有较好的精度,在此基础上,对未来一段时间铝价格进行预测.     

最大Lyapunov指数改进算法的网络流量预测

为了提高网路流量的预测精度,针对网络的非线性及复杂性,应用最大Lyapunov指数改进算法,利用历史数据信息,在重构相空间的基础上对网络流量进行短期预测,应用混沌理论对某高校主干流量时间序列进行分析。结合C-C算法将实际测试的流量时间序列投影到重构的相空间中,计算其最大Lyapunov指数并对最大可预测时间进行了分析。实验结果表明,最大Lyapunov指数改进算法具有良好的预测效果,较高的预测精度和更好的自适应性,该算法应用于网络流量预测是可行、有效的。     

城市用水量预测的混沌理论研究

分析了混沌理论特征,利用城市用水量混沌特性,建立城市用水量短期预测模型,对城市用水量进行科学预测.利用历史数据信息,在相空间重构基础上对城市用水量时间序列进行分析,分析饱和嵌入维数、延迟时间和Lyapunov指数求解方法并对其进行计算,并以此为指导对城市用水量进行高精度预测.利用建立的模型对东北某市日用水量进行预测,结果表明基于混沌理论的城市用水量预测模型具有较高精度,对于受众多因素影响的城市用水量预测有良好的推广价值.城市用水量受众多因素影响,混沌理论为城市用水量预测提供了崭新思路.     

基于最大Lyapunov指数的公路沉降预测

根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点,对公路路基沉降量相关时间序列进行了分析和研究.在相空间重构的基础上,利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数;应用小数据量法计算公路沉降量相关时间序列的最大Lyapunov指数,并进行混沌特性分析,结果显示累积沉降量符合混沌特性.最后对短期沉降量进行了预测.     

混沌时间序列的预测及其在电力系统短期负荷预测中的应用

在局域预测法的基础上重点分析了一种基于Lyapunov指数的混沌时间序列预测方法,并将这种方法应用于解决电力系统短期负荷分配问题,得到了较好的仿真预测结果.     

煤与瓦斯突出前瓦斯涌出动态混沌特性

为了分析煤与瓦斯突出前瓦斯涌出量时间序列的混沌动力学特征,对某矿突出前的瓦斯涌出量实测数据的时间序列进行了相空间重构,采用G-P算法计算了突出前瓦斯涌出量时间序列的饱和嵌入维数和关联维数,采用Wolf方法计算了最大Lyapunov指数。结果表明:突出前瓦斯涌出量时间序列是一混沌序列,具有混沌特性;对于研究的瓦斯涌出量时间序列,当嵌入空间维数m取6～7时,Lyapunov特征指数趋于稳定值0.074,即为最大Lyapunov指数LE1;可以应用混沌理论分析突出前瓦斯涌出量时间序列的非线性特征。为煤与瓦斯突出预测研究提供了一种新思路。     

基于Lyapunov指数的预报方法及在气象预报中的应用

介绍了混沌时间序列的 Lyapunov指数预报分析方法 ,并应用混沌方法对气象预测时间序列进行处理 ,把其混沌特性应用于气象预报中。根据气象时间观测数据计算了重构相空间嵌入维数 D2 和 Lyapunov指数。结合实际例子对 Lyapunov指数预测方法进行了验证。     

A REAL_TIME SHORT_TERM LOAD FORECASTING SYSTEM BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK *

应用人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ—ＡＮＮ）设计短期电力负荷预测（Ｓｈｏｒｔ＿ｔｅｒｍＬｏａｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ—ＳＴＬＦ）系统,利用广州电网的负荷数据进行仿真,分别作出提前１小时和未来２４小时的整点负荷预测,获得比较满意的预测精度,显示出人工神经网络应用于短期电力负荷预测的良好前景．由于建立小时模型、改进了训练样本集的选取办法及采用高效率的ＬＭ（Ｌｅｖｅｎｂｅｒ＿Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）训练算法,使ＡＮＮ的训练速度大大加快,形成可以实时训练和预测的ＡＮＮ＿ＳＴＬＦ系统．     

深圳股票价格指数的功率谱检验

首先对股票指数进行了非趋势化处理,接着对经过非趋化处理后的股票指数数据进行了功率谱检验,其目的在于后续计算股票指数的关联组数和李雅普诺夫指数,以便对股市进行有效的预测和研究。     

集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法

基于粗糙集(RS)理论和支持向量回归(SVR)方法,提出一种电力系统短期负荷预测方法.采用粗糙集理论对影响负荷预测的各因素进行约简,将约简后得到的最小条件属性集,以此确定输入样本的维数并构造训练样本,作为支持向量回归机的输入进行训练预测.在此基础上,利用已知历史负荷数据构造训练样本群,作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型进行负荷预测.实验结果表明,与神经网络方法和标准SVR方法相比,集成粗糙集和支持向量回归的负荷预测方法,可以在缩短训练时间的前提下获得较高的预测精度.     

适用于高必要嵌入维的混沌时间序列预测算法

针对现有的混沌时间序列预测算法－－延迟坐标状态空间重构法不能对必要嵌入维较高的奇异吸引子进行有效预测问题,分析表明了高嵌入维时预测精度下降的原因在于 构空间的全局Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱的变化。通过引入仿射变换,改善了高维重构空间的全局Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱的性状,并由此给出了适用于高必要嵌入维的预测算法。仿真结果很好地支持了这一设想。     

基于模糊理论的电力负荷预测研究

电力系统负荷预测对电力系统规划和运行极其重要,论述了电力负荷预测的内容和基本过程。将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,基于模糊理论的电力负荷预测可以达到较高的精度,效果良好。     

改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。     

具有双向耦合的混沌系统的完全同步

对具有双向耦合的混沌系统,首先通过广义哈密顿系统和观测器的方法重新设计;其次利用Lyapunov稳定性理论对其误差系统的零解稳定性进行研究,得到了完全同步的条件;最后将该方法应用到洛伦兹系统,数值结果也表明了该方法的正确性.     

基于混沌时序的WTI价格系统预测

针对现代金融理论在描述价格波动行为时和真实市场之间存在着一定的差距问题,为运用混沌时间序列的方法来提取价格序列中蕴含着的动力学信息,并应用到实际预测,采用改进C-C算法消除在求解时间延迟时出现的矛盾,并且在计算Lyapunov这一重要系统特征量的过程中,结合R/S分析的方法,对小数据量法进行改进,用于WTI价格系统的预测.结果表明:该方法与传统方法相比,混沌时间序列预测的精度和可信度得到了提高,在经济预测方面有一定的理论价值和良好的应用前景.     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

高速公路宏观离散模型的反馈线性化控制

在自动化高速公路系统环境下,通过计算拥堵路段系统的Lyapunov指数和Lyapunov维数,证明了离散交通流模型存在混沌现象。为了得到稳定有序的高速公路交通流,提出一种针对高速公路宏观交通流模型反馈线性化方法使非线性系统线性化。通过LQR优化控制方法将线性化系统的混沌轨道稳定到所需的目标轨道上,实现道路交通流的稳定有序。仿真结果表明,提出的方法可使道路交通密度和速度趋于平稳,避免了道路拥挤的发生。