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基于最大Lyapunov指数的多变量混沌时间序列预测
  • 期刊名称:物理学报
  • 时间:0
  • 页码:756-763
  • 语言:中文
  • 分类:O415.5[理学—理论物理;理学—物理] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]北京交通大学系统工程与控制研究所,北京100044
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(批准号:2006AA11Z212)、国家重点基础研究发展计划(批准号:2006CB705507)、国家自然科学基金(批准号:60874078,60834001)和高等学校博士学科点专项科研基金项目(批准号:20070004020)资助的课题.
  • 相关项目:城市快速路主辅路交通流协同联动控制理论与方法研究
作者: 张勇|关伟|
中文摘要:

参考基于最大Lyapunov指数的单变量混沌时间序列预测方法,提出一种通过选取多个邻近重构向量,预测多变量混沌时间序列的局域法.采用新方法对两个完全不同的Rssler方程的耦合系统,Rssler方程和Hyper Rssler方程的耦合系统的多变量混沌时序进行一步和多步预测,结果表明了该方法的有效性,且算法具有较强的抗噪能力.讨论了参考邻近点数和预测结果的关系.

英文摘要:

A method for prediction of multivariable chaotic time series through selecting many neighboring reconstructed vectors is proposed with reference to the method for prediction of single-variable chaotic time series based on maximal Lyapunov exponent. The new method is used to forecast the chaotic time series of two Rssler equations coupled system, Rssler equation and Hyper Rssler equations coupled system for onestep and multistep. Results show that the algorithm can forecast multivariable chaotic time series precisely and has strong anti-chirp ability. The relation between the result and the number of neighbor points is discussed.

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