混沌时间序列分析描述
基于混沌支持向量机的径流时间序列预测研究——以渭河宝鸡林家村站径流序列为例
２ 混 沌 理 论
径 流时 间序列 受 到水 文 、 象 、 理 、 质 、 气 地 地 水流 条件 等等诸 多 因素 的影 响 。 既有 确 定性 因素 的作 用 ，
又有 随机 性 因素 的影响 ， 变化 非 常复 杂 。 因而 ， 流时 间序 列 的预测较 为 困难． 径 以非线 性 为特 征 的混 沌理
Ｖｏ ＿ ８ Ｎｏ ６ ｌ３ ．
Ｄｅ ． ２ ０６ ｃ ０
２０ ０ ６年 １ ２月
基于混沌支持 向量机 的径 流时 间序列预测研究
以渭 河 宝鸡 林 家村 站径 流 序 列为 例
李亚娇 ， 沈 冰 ， 李家科 ， 李怀恩
（ 西安理工 大学 西北 水资源与 环境 生态教育部重点实验室 ， 陕西 西安 ７ ０ ４ ） １ ０８
本文分析建模时收集到渭河林家村站 １ ５ —２０ ９ ６ ００年月径流序列， １５ —１９ 年实测资料建立 以 ９６ ９５
预测 模型 ，９ ６ ０ ０年实 测 资料检 验模 型． １ ９ —２ ０
３ 混 沌特 性 与 相 空 间 重 构
＋
相 空间重 构 的思想 是 Ｆ ｒ ｒ ａｍｅ 等人在研 究 时 间序 列 时提 出来 的一 种 分 析方 法Ｌ ， 由 Ｔ ｋ ｎ ５并 ］ ａ ｅ ｓ莫定
分形 原 理和符 号动 力学 ， 可揭 示径 流系统 的复杂 特性 和 内在 规律 ， 则 进而 做 出预测 ．
目 前人们已提 出了多种混沌时间序列的预测方法＿ ， １ 基于神经网络的预测方法是其 中重要的一种， ］
并取 得 了较好 的结 果． 经 网络 是近 几十 年发展 较快 、 用较 广 的一 种智 能算 法＿ ］具有 很好 的非 线 性 神 应 ２， 。
基于Hurst指数的飞机完好率混沌时序数据时滞性分析
基于Hurst指数的飞机完好率混沌时序数据时滞性分析
张云龙;潘泉;张洪才
【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(007)001
【摘要】通过研究Hurst指数随时间变化曲线的特性,提出了一种计算和判断混沌时间序列平均最大"记忆"长度("平均循环周期")的方法.并应用于对飞机完好率时间序列数据的时滞性实证分析,分析结果得到了有关专家的认可,为进一步的评价分析奠定了基础.
【总页数】3页(P4-6)
【作者】张云龙;潘泉;张洪才
【作者单位】空军第一航空学院,基础部,河南,信阳,464000;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】V37;TP301
【相关文献】
1.江苏省各城市接待国内旅游人数的时空演化特征分析——基于空间自相关和Hurst指数分析法 [J], 李晓维;唐睿
2.突发事件对国际石油期货价格波动的时间记忆性分析--基于PPM模型和Hurst 指数分析 [J], 张跃胜
3.中国股票市场效率的变迁及对市场波动性的影响\r——基于Hurst指数分析法[J], 詹奕椿
4.基于Hurst指数的空中交通流长相关性实证分析 [J], 王飞
5.基于窗函数的自相似性时变Hurst指数估计方法研究 [J], 刘兆羽; 盛虎; 张婷婷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于混沌时间序列分析法的短时交通流预测研究
Hale Waihona Puke 最 小相 对误 差为０ ０ ８ 且 单 步预测 时间仅 为 ３ ．２秒 ． 果表 明 ， 预测模 型具 有较 ．３ ％， ８５ 结 该
第８ 第５ 卷 期
交通 运输 系统 工程 与信 息
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｒｎ ｐ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｓ ｍｓＥ ｇ ｅ ｒ ｇ ａ ｄ Ｉｆ ｒ ｔ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｒ ａ ａ ｓ ｏ ｔ ｉ ｙ ｔ ｎ ｉ ｅｉ ｎ ｎｏ ｍａｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏＴ ａｏ ｅ ｎ ｎ ｏ
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： 系统 工 程 理 论 与 方 法 ：
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基 于 混 沌 时 间序 列 分 析 法 的 短 时 交 通 流 预 测 研 究
薛洁妮 ， 史忠科
（ 西北 工业 大 学 自动 化 学 院 ， 安 ７０ ７ ） 西 １０ ２
摘 要 ： 交 通 流 预 测 分 析 已 成 为 智 能 交 通 的 核 心 研 究 内容 之 一 ． 据 混 沌 时 间序 列 分 依
工业事故时间序列混沌特性判定及其实证研究
收 稿 日期 ： ０９— ７—１ ２０ ０ ０
基金项 目：国家 自然科学基金项 目 （０ ７０ ３ ； ５ ７４ ３ ） 教育部科学技术研究重点项 目（０ １０ ； ２６ ０ ） 湖南 省 自然科学基金项 目（６Ｊ０ ９ ； ０ Ｊ２６ ） 湖 南省教育厅科研项 目（５ ０ ３ ； ０ Ａ １ ） 国家安全生产监督管理局科研计划项 目（６— ９ ，３—１３ ０ ３４０ ０） 通讯作者 ：黄文标 （９ ３一） 男 ， １６ ， 广西容县人 ， 高级工程师 ， 主要从事煤矿安全管理工作 ．
摘
要： 传统的理论已难以解释工业事故 系统 中的无序 、 不规则和复杂的演变过程 ， 因此利用混
沌理 论来分析 工业 事故 系统 中的 变化规 律 将 成 为工 业 事故 非 线性 动 力 学理 论控 制研 究 的热 点。
Ａ ．￣事故时间序列 出发， ｋ． ｚ － 对其进行分析， 步结果表 明， 初 工业事故 时间序 列具有混沌动 力系统 的一 些特征 ， 此文 中提 出了通 过相 空 间重构 以及 Ｌａｕｏ 数 来判 定工 业事故 时间序 列的 混 对 ｙｐｎｖ指
题
１ 混 沌 理论 发 展 与研 究现 状
混沌理论 是非线性 理论 的重要分 支 学… ， 现 代非 线性 理 论 的一个 重 要组 成 部 分 ， 于 自然界 和社 是 对 会 现象 的认 识有着 不 同于传统科学 的思想 ， 比如 关 于非 直接 因果关 系 的思 想 和关 于 简单 和复 杂 、 定 与 确 随机统一 的思想 等 ， 了能够解释 与说 明传 统科 学 理论 所 能解 释 与说 明 的现象 与 问题 之 外 ， 能够解 除 还
第１ 期
黄文标等 ： 工业事故时间序列混沌特性判定及 其实证研究能解释 与说明 的许 多复杂现 象或问题 ， 现已成 为众 多学科 的研 究前沿 。
时间序列分析方法
时间序列分析方法时间序列分析是一种常见的统计分析方法，它研究的是定量和定性的数据的动态变化情况，能反映系统潜在变化的趋势和规律，并且能通过预测技术预测未来趋势。
时间序列分析是研究随时间变化的数据可靠性和有效性的重要工具，能够发现其中的趋势和变化规律，从而帮助企业和投资者更全面地了解各种现象，更好地进行决策和行为分析。
时间序列分析可以通过应用不同的统计方法来完成，例如自相关分析、序列回归分析、协整和非线性统计分析等。
1.自相关分析自相关分析(AutoRegressive Analysis)是分析时间序列上延迟自身的统计方法，主要是描述时间序列动态变化趋势和长时间趋势。
它主要利用某一特定时刻以前t个时刻的数据来预测该时刻的值，并用一个具有时间序列模型来计算，如指数移动平均（EMA）和ARMA （Autoregressive Moving Average）等。
自相关分析的优点是简单容易，能够充分发挥时间序列的短期显著特征，缺点是只能反映短期的趋势，无法发现和分析长期的趋势。
2.序列回归序列回归（Sequence Regression）是一种统计学方法，它根据时间序列的趋势，建立一种回归关系，利用某一特定时刻以前n个时刻的数据，预测该时刻的数值，并以此来表示时间序列的趋势，如线性回归、非线性回归等。
序列回归的优点是能够表示时间序列上一些重要的长期特征，缺点是忽略了时间序列上短期的变化特征。
3.协整分析协整分析（Cointegration Analysis）是指时间序列上两个或多个序列的滞后值的长期关系。
它通过检验两个序列的相关度分析系统的同步变化，检测出两个长期运动不相关的非零均值，并利用协整分析模型来预测未来的发展趋势。
协整分析的优点是能够发现时间序列上的长期趋势，缺点是忽略了短期变化特征，而且模型拟合效果不太好。
4.非线性统计分析非线性统计分析（Nonlinear Statistical Analysis）是时间序列分析的一种方法，它可以用来描述一个序列的非线性变化特性，如分析非线性的自相关系数、分析变量的越界规律、预测变量系统整体特性，如混沌理论等。
混沌信号处理
混沌信号处理以混沌信号处理为标题的文章如下：引言混沌信号是一种具有无规律和不可预测性质的信号。
混沌信号处理是指对混沌信号进行分析和处理的一种技术。
混沌信号处理在许多领域中有着广泛的应用，包括通信、图像处理、生物医学等。
本文将介绍混沌信号的特点、混沌信号分析方法以及常见的混沌信号处理技术。
一、混沌信号的特点混沌信号具有以下几个特点：1. 无规律性：混沌信号没有明显的周期性，具有随机性质。
2. 灵敏依赖：初始条件对混沌信号的演化有着极大的影响。
3. 线性不可分：混沌信号的演化过程不可用线性方程描述。
4. 宽频带：混沌信号具有很宽的频率带宽，适合传输大量信息。
二、混沌信号分析方法为了更好地理解和处理混沌信号，人们开发了许多混沌信号分析方法。
以下是其中几种常见的方法：1. 相空间重构：通过混沌信号的时间序列数据，可以构建相空间中的轨迹，以便分析混沌系统的演化规律。
2. Lyapunov指数：Lyapunov指数可以用来描述混沌系统的无序程度和敏感依赖性。
3. 频谱分析：通过对混沌信号进行频谱分析，可以得到信号的频率成分和功率谱密度等信息。
4. 傅里叶变换：傅里叶变换可以将混沌信号从时域转换到频域，以便更好地理解信号的频率特性。
三、混沌信号处理技术混沌信号处理技术可以分为以下几类：1. 混沌信号的生成：通过混沌系统或混沌发生器产生混沌信号，用于通信、加密等领域。
2. 混沌信号的提取：通过对混沌信号进行滤波和解调等处理，提取出其中的有用信息。
3. 混沌信号的控制：通过设计合适的控制策略，可以实现对混沌系统的控制和调节。
4. 混沌信号的加密：利用混沌信号的不可预测性，可以对数据进行加密，保证数据的安全性。
结论混沌信号处理是一门重要的技术，对于理解和利用混沌信号具有重要意义。
通过混沌信号分析方法和处理技术，我们可以更好地理解混沌系统的特性，提取有用信息，实现对混沌信号的控制和加密。
混沌信号处理在通信、图像处理、生物医学等领域有广泛的应用前景，将为人们带来更多的技术和创新。
基于相空间重构参数优化的风电功率混沌属性判定
基于相空间重构参数优化的风电功率混沌属性判定潘捷;陈丹霏;王凌云【摘要】基于风电功率时间序列是一组非线性的随机序列,其内在规律复杂而多变,传统的预测手段很难对风电功率做出高精度的预测.研究风电功率内在特性是做出高精度预测的先行条件.相空间重构法能有效地展示非线性时间序列的内在混沌属性.采用C-C算法构造一个非线性时间序列的嵌入,有效减少计算的同时又保持了功率序列的非线性特性,并同步计算出嵌入维数和延迟时间.在重构的相空间基础上通过小数据量法计算出风电功率序列的最大李雅普诺夫指数,揭示了风电功率的内在特性,说明了风电功率混沌属性的判定原理和计算方法.【期刊名称】《电气开关》【年(卷),期】2015(053)002【总页数】5页(P14-18)【关键词】风功率预测;相空间重构;混沌属性;C-C算法;李雅普诺夫指数【作者】潘捷;陈丹霏;王凌云【作者单位】三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002;三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002;三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002【正文语种】中文【中图分类】TM76时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排1列而形成的序列，它是一组有序的随机数据，既包含数据的顺序，也包含数据的特性，可以通过对时间序列的分析，根据序列的过去值来预测未来值。
时间序列不仅包含了所有变量过去的信息，而且还包含了参与系统演化的所有变量的大量信息。
因此，对时间序列属性进行研究是选择合适的预测模型的基础。
而风电场的发电功率都是按照一定周期采样和记录的，所以风电功率数据本身就是一个时间序列。
但风电场发电功率往往具有随机性、不确定性和不可控性，传统的预测技术很难对风电功率做出高精度的预测[1-2]。
充分了解和掌握风电场发电功率时间序列的属性则成为保证准确预测的前提。
而理论上，更精确的预测方法应该用符合风电场发电功率特性的非线性动力学系统理论对其进行预测。
一种混沌神经网络的混沌时间序列预测
ｒｃｎｔ ｃ ｔｅｏｉｉａ ｆ ｔｒ ｓａｅ ｈｃ ｈ ｗ ａ ｔｅｍ ｄ ｌ ａ ｅｕ ｅｔｅｓｒ ｓｔ ｊｃ ｒ．Ｆ ｒ ｅ ｒ ｅｏ ｓ ｕｔ ｈ ｒ ｎ ｌ ｅ ｕｅ ｐｃ ，ｗ ｉ ｓｏ ｓｔ ｔ ｈ ｏ ｅ ｃｎ ｒｓｍ ｈ ｅｉ ｒ ｅｔ ｙ ｕｔ ｒ ｒ ｇ ａ ｈ ｈ ｅ ａ ｏ ｈ ｍｏｅ
（ ａｏ ａ Ｋ ｙＬ ｂｏ Ｃ ｍｍ ｎ ａｉ ， Ｅ Ｔ ，Ｃ ｅｇｕ６ ０ ５ ，Ｃ ｉ ） Ｎ ｔ ｎｌ ｅ ａ ｆ ｏ ｕ ｉ ｔ ｎ Ｕ Ｓ Ｃ ｈ ｎｄ １０ ４ ｈｎ ｉ ｃ ｏ ａ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｃｈａ ｓｉ ｏ ｌｎ ａ ｙ ａ Ｃ ｂ ｈ ｖ ｏ ｘ ｓｅ ｅ ｒ ｌｙ Ａｉ ｉ ｇ ａ ｈ ｏ ｉ ｉ ｅ ｉ ｓｐ ｅ ｉ ｔ ｎ， ｓｒ ｃ ： ｏ ｓ ａ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｄ ｎ ｍｉ ｅ ａ ｉｒ ｅ ｉｔ ｄ ｇ ｎｅ ａｌ． ｍ ｎ ｔｃ ａ ｔｃ ｔｍｅ ｓ ｒｅ ｒ ｄ ｃ ｉ ｏ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｓ ａ ｎ ｖ ｌｃ ｏ ｉ ｉ ｇ ｎ ｌ ｅ ｕ ｒ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ａ ｐ ｏ ｃ ｎｄ ａ ｓ ｒ ｓ ｎ ｓａ ｍ ｏ ｅ ｔ ｍ ｒ — ｈ ａ ｅ ｒ ｓ ｎｔ ｏ ｅ ｈａ ｔ ｄ ａ ｏ ａ ｌ ｒ ｃ ｒｅ ｔｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｐ ｒ ａ ｈ ａ ｌｏ ｐ ｅ ｅ ｔ ｍ ｎ ｕ ｇ ａ ｃ ｙ ｄ ｅ ｔｂａ ｋ ｐ ｏ ａ ａ ｉｎ ｔａｎ ｎ ｌｏ ｉｈ ，ｗｈ ｃ ａ ｅ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｄ ｅｆ ｃｉｅ ｙ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｅ ａｕａｅ ｔ ｅｐｒ ｄ ｃｉｎ ｉ ｎ ｃ — ｒ ｐ ｇ ｔ ｒ ｉ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｉ ｈ ｃ ｎ ｂ ｍｐ ｅ ｎ ｅ ｆｅ ｔｖ ｌ ． ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｖ ｌ ｔ ｈ ｅ ｉｔｏ
Matlab中的分形几何和混沌理论技巧
Matlab中的分形几何和混沌理论技巧随着计算机科学和数学的不断发展，分形几何和混沌理论在许多领域中得到了广泛的应用。
作为一种强大的科学计算工具，Matlab提供了许多实用的技巧，使得分形几何和混沌理论的研究更加简单和高效。
本文将介绍一些在Matlab中使用分形几何和混沌理论的技巧，探索其在数学、物理和工程等领域的应用。
一、分形几何分形几何是一种研究自相似结构和复杂物体的数学理论。
Matlab提供了一系列强大的函数和工具，用于生成和分析分形几何图形。
1. 使用Fractal函数库Matlab中的Fractal函数库提供了许多用于生成各种分形图形的函数。
例如，使用Barnsley函数可以创建分形植物或分形地形图像，使用Mandelbrot函数可以绘制Mandelbrot集合的图像。
这些函数不仅提供了生成图形的算法，还可以通过调整参数来控制图形的细节。
2. 自定义分形函数除了使用现有的函数库，Matlab还允许用户定义自己的分形函数。
通过编写自定义函数，用户可以创建符合特定需求的分形图形。
例如，可以定义一个自相似函数来生成分形树状结构，或者定义一个混沌映射来生成分形图像。
3. 分形几何的应用分形几何在许多领域中具有广泛的应用。
在数学中，分形理论可以用于研究复杂系统和非线性动力学。
在物理学中，分形几何可以解释复杂的自然现象，例如分形天线的电磁波辐射特性。
在工程领域，分形几何可以用于设计具有特定性能的材料结构。
二、混沌理论混沌理论是研究非线性动力学系统中的无序行为的数学理论。
混沌现象具有极高的灵敏度和迅速的演变速度，可以用来描述一些看似随机但又遵循确定性规律的系统。
Matlab提供了一系列用于研究和模拟混沌系统的函数和工具。
1. 混沌映射Matlab中的Chaos函数库提供了许多常见的混沌映射函数，例如Logistic映射、Henon映射和Lorenz映射。
用户可以通过调整参数和初始条件来探索这些混沌映射的行为。
基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究
ｋ ｙ ｗｏ ｄ ： ｈ ｏｉ ｉ ｅ ｉｓ ｌ ａ ｕ ｏ ｎ ｅ Ｇ－ ｌｏ ｔ ｍ ； Ｐ ｅ ｒ ｓ ｃａｔ ｔ ｃ ｍｅ ｓ ｒ ；ｙ ｐ ｎ ｒｉ ｄ ｘ； Ｐ ａｇ ｒ ｈ Ｂ ＮＮ ｅ ｉ
ＨＵ Ｘｉｏｙ Ｙ ＮＧ ｈ－ ａ ， Ｕ Ｃ ａ ｇｚ ｅ Ｏ ａ －ｕ。 Ａ Ｓ ｉ ｉｏ Ｗ ｈ ｎ －ｈ ｎ ｊ
（ ｃ ｏｌ ｆ ｕｌａ Ｒ ｓｕｃ ｓ ｎ ｕ ｌａ Ｆ ｅ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｏ ｔ ｈｎ ， Ｓ ｈｏ ｃ ｒ ｅｏ ｒｅ ｄＮ ｃｅｒ ｕｌ ｎ ｉ ｅｉ ， ｎｖ ｓ ｙ ｆ ｕｈＣ ｉａ ｏＮ ｅ ａ ｎ ｎ ｅ ｉ Ｓ
象， 存在则通过 Ｇ Ｐ算法计 算 出混沌吸 引子 的关联 维数 ， 而获得相 空间的嵌入 维数 作 ． 进 为神经 网络 的神 经元个数 ． 通过 上述方法对铝现 有价格进行建模 ， 该 方法对 时间序 验证 列的短期预 测有较好 的精度 ， 此基础上 ， 未来一段 时 间铝价格进行 预测． 在 对
ｔ ｎ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｈ ｓ ｇ ｏ ｃ ｕ ａ ｙ ｆ ｒｓ ｏ ｔｔｒ ｏ ｅ ａ ｔ ｇ ｏ ｉ ｅ ｉｓ Ｔ ｅ ｈ ａ ｅ ｉ ｅ ｔ ｏ ａ ｏ ｄ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｈ ｒ ｅ ｆｒ ｃ ｓｉ ｆｔ ｏ — ｍ ｎ ｍｅ ｓ ｒ ． ｈ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｅ
文 章 编 号 ：６ ３— ０ ２ ２ １ ）２— ０ ６— ６ １７ ０ ６ （０ ２ ０ ０ ２ ０
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 混沌 时 问序 列 预测 方法 及 应 用 研 究