用于混沌时间序列预测的分维指数加权一阶局域算法OA北大核心CSTPCD
Dimension-exponent Adding-weight One-rank Local-region Method for Prediction of Chaotic Time Series
提出分维指数加权一阶局域算法.该算法用最大Lyapunov指数和重构相点各分量所对应的延迟时间的乘积作为幂,构造一个指数形式的衰减因子,对加权一阶局域法的向量距离公式进行修正.修正后的距离公式不仅体现了各相点与中心点的相关性,还表示了相点各分量与中心点第一分量的关联程度.利用该算法对Logistic混沌时间序列进行预测的结果表明,相对于现有算法,本文所提算法明显提高了预测精度,而且序列的混沌性愈强,嵌入维数愈大,改进效果愈明显.
王振朝;赵晨;张士兵;赵宇茜
河北大学,电信学院,河北,保定,071002河北大学,电信学院,河北,保定,071002河北大学,电信学院,河北,保定,071002河北大学,电信学院,河北,保定,071002
信息技术与安全科学
加权一阶局域法最大Lyapunov指数混沌时间序列预测
《电测与仪表》 2010 (5)
12-15,7,5
河北省自然科学基金资助项目(F2009000224)河北省科技攻关计划资助项目(072135190)
评论