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基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。 相似文献
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研究了一类特殊非线性系统——混沌系统的预测问题。混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,混沌时间序列难以预测和控制,文章先是通过重构系统状态相空间分析混沌时间序列,然后采用多层前向神经网络对其进行预测。对典型的Lorenz和Mackey-Glass混沌序列预测结果表明,如果训练样本足够多,网络结构简单适当,训练后的网络具有很好的泛化性能,说明神经网络预测方法具有较好的工程实用价值。最后分析神经网络初始权值设置对预测性能的影响,指出改进方向。 相似文献
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混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。 相似文献
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飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析(Fast ICA)盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数(LE)方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。 相似文献
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将优度评价方法运用于混沌时间序列预测算法评价中,确定评价算法的指标体系。建立混沌时间序列预测算法关于各评价指标的关联函数来刻画各评价对象的优秀程度并计算关联度。计算出各评价对象的优度值,将其用于对各算法的综合优度的比较。实例证明,该方法直观、实用,可为混沌时间序列预测算法评价提供定量的依据。 相似文献
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研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。 相似文献
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非线性时间序列的动力学混沌特征自动提取技术 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种非线性时间序列混沌特征的自动提取方法.该方法直接根据非线性时间序列, 依次计算出延迟时间、嵌入维数、相关维数、最大李雅普诺夫指数、相轨迹特征以及Poincare特征等混沌特征, 整个特征的提取过程自动完成, 毋须人工干预.最后用算例表明了该方法的有效性和正确性.该方法对于利用非线性混沌特征进行非线性系统故障诊断和趋势预测具有重要意义. 相似文献
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混沌测控的概念、特性与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了混沌测控的基本概念,归纳了混沌序列的主要特性并与m、Gold序列进行了比较,介绍了混沌序列的种类和截断码的码库生成,提出了截断混沌序列和无限混沌序列的测控通信系统方案设想。 相似文献