非线性混沌时序的趋势预测研究
混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,针对混沌时间序列的难以预测和控制的问题,提出了基于趋势的混沌预测模型,利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动,并用改进的最优化方法来估计模型的参数,在其相空间中对时序的未来值进行预测,算例表明,选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度,它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端,也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性.预测效果比其它时序方法要好.
混沌时序 参数识别 优化预测模型 变尺度法
许宇晖
湖南工业大学信息与计算科学系,株洲,412008
国内会议
深圳
中文
247-251
2005-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）