基于EMD方法的混沌时间序列预测

摘要：

将经验模态分解（EMD）方法引入到非线性数据处理中，提出用EMD分解后的数据进行混沌预测的方法。通过Duffing方程和Lorenz系统的非线性响应预测实例表明，EMD分解后的信号和原始信号相比具有较小的最大Lyapunov指数，可提高预测时间和长时预测精度。

关键词： 经验模态分解方法 混沌预测 时间序列预测 非线性数据处理 Lyapunov指数

作者: 杨永锋 吴亚锋 支希哲

作者单位: 西北工业大学 西安,710072

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008年全国博士生学术论坛(航空宇航科学与技术)

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 182-189

在线出版日期: 2008-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）