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Indexed by:会议论文
Date of Publication:2007-07-26
Page Number:169-173
Key Words:混沌时间序列;多变量时间序列;相空间重构;预测结果;嵌入维数;延迟时间
Abstract:本文采用了一种基于优化相空间重构的多变量混沌时间序列的预测方法。主要思想是设定多变量混沌时间序列的各个变量的嵌入维数和延迟时间的范围,以预测评价函数作为评判最优嵌入维数和延迟时间的标准,选择出优化的相空间重构参数并获得优化的相空间重构,以此作为神经网络的输入,获得最佳的预测结果。通过对Lorenz 系统和实际的二维时间序列的仿真,证明了此方法的有效性。
