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混沌时间序列局域预测模型及其应用

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2004-06-10

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:44

Issue:3

Page Number:445-448

ISSN No.:1000-8608

Key Words:混沌时间序列;局域预测;关联积分;滞时;嵌入维数

Abstract:为了确定滞时、嵌入维数和最邻近点数这3个混沌时间序列局域预测模型参数,首先利用关联积分法确定滞时和嵌入维数,重构混沌时间序列的相空间;而后在此基础上,提出了一种新的预测模型--加权动态局域预测模型.该模型综合考虑了广义自由度和邻近点权重,给出了确定最优邻域的判定指标.实际水文系统的计算分析表明,加权动态局域预测模型具有较高的预测精度,是一种有效的用于混沌水文时间序列的预测模型.

Pre One:A forecast model of hydrologic single element medium and long-period based on rough set theory

Next One:混沌时间序列局域预测方法