首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于混沌时间序列的误差纠错预测模型
引用本文:王福来,达庆利. 基于混沌时间序列的误差纠错预测模型[J]. 系统管理学报, 2007, 16(5): 487-491
作者姓名:王福来  达庆利
作者单位:东南大学,经济与管理学院,南京,210096
摘    要:提出了一种新型的非常实用的非线性时间序列的预测模型,即误差纠错预测模型(EAM),并从概率统计的角度严格证明了该方法的可靠性,同时分析了受噪声扰动的时间序列的预测.先按一般方法确定嵌入维数与时间步长,在每个当前时刻,先用局域线性回归方法得到预测点的预测值,根据信息在非线性演化中产生的失真误差大小予以修正得到修正值,并以该点为新的基点作进一步预测.该方法具备了滑动窗口二次自回归模型(MWDAR)的适用于小数据集且对大数据集具有高效率的优点,而且克服了MWDAR方法中一次项和二次项阶数及滑动窗口长度等参数难以确定,从而会导致预测恶化,使得应用受到限制的缺点.分别用Logistic方程产生的小数据集和大数据集的混沌时间序列数据作了预测,结果良好.

关 键 词:非线性系统  混沌时间序列  白噪声  预测  相空间
文章编号:1005-2542(2007)05-0487-05
修稿时间:2006-05-29

Prediction of Chaotic Time Series Based on the Error-adjusting Model
WANG Fu-lai,DA Qing-li. Prediction of Chaotic Time Series Based on the Error-adjusting Model[J]. Systems Engineering Theory·Methodology·Applications, 2007, 16(5): 487-491
Authors:WANG Fu-lai  DA Qing-li
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号