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基于小波变换的混沌信号相空间重构研究 被引量：21
1
作者 游荣义 陈忠 +1 位作者 徐慎初 吴伯僖 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期2882-2888,共7页
应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为 ,指出混沌时间序列的小波变换实质上是在重构的相空间中 ,混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投影 ,与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的 .实验结... 应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为 ,指出混沌时间序列的小波变换实质上是在重构的相空间中 ,混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投影 ,与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的 .实验结果表明 ,混沌信号经过小波变换后 ,吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构 ,同时 ,系统的关联维数、Kolmogorov熵等非线性不变量仍然得到保留 .这些结果表明 。 展开更多
关键词 小波变换 混沌信号 相空间重构 脑电信号 非线性科学
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基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测 被引量：20
2
作者 龚承柱 李兰兰 +1 位作者 杨娟 诸克军 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2014年第11期3001-3008,共8页
城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义。为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型,首先,运用EMD算法把原始非线性时... 城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义。为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型,首先,运用EMD算法把原始非线性时间序列分解为互不耦合的模态分量,并采用PSR算法确定LSSVM建模中各个分量的输入输出结构;其次,运用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,使用训练好的LSSVM模型对各个IMF分量进行回归预测;最后运用该组合模型对郑州市燃气管网负荷进行短期预测。结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法。 展开更多
关键词 燃气管网 短期负荷预测 经验模态分解 相空间重构 最小二乘支持向量机
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非线性动力学相空间重构中小波变换方法研究 被引量：10
3
作者 何岱海 徐健学 陈永红 《振动工程学报》 EI CSCD 1999年第1期27-32,共6页
通过研究有限离散二进小波变换与非线性动力学相空间重构的关系，从相空间重构的角度解释小波变换处理混沌时序的合理性，指出混沌时序的离散小波变换实质上相当于在混沌时序重构的相空间中，混沌吸引子向离散滤波器向量投影的结果。在... 通过研究有限离散二进小波变换与非线性动力学相空间重构的关系，从相空间重构的角度解释小波变换处理混沌时序的合理性，指出混沌时序的离散小波变换实质上相当于在混沌时序重构的相空间中，混沌吸引子向离散滤波器向量投影的结果。在一定程度内混沌的特性不变。在滤波器向量所张开的平面上可以观察到混沌吸引子的投影：讨论了嵌入维数、时间延迟等与离散二进小波变换尺度间的联系。 展开更多
关键词 非线性力学 混沌 小波变换 相空间重构
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基于多分辨BP神经网络的城市日供水量预测模型 被引量：8
4
作者 王圃 唐鹏飞 +1 位作者 白云 刘琼 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期51-55,60,共6页
鉴于BP神经网络预测城市日供水量的不足,提出了基于多分辨BP神经网络预测模型。通过离散小波变换将日供水量序列的复杂特性转化为不同尺度下的单一特性,并分别进行BP神经网络预测。针对日供水量的混沌特性,对其进行相空间重构,重构后的... 鉴于BP神经网络预测城市日供水量的不足,提出了基于多分辨BP神经网络预测模型。通过离散小波变换将日供水量序列的复杂特性转化为不同尺度下的单一特性,并分别进行BP神经网络预测。针对日供水量的混沌特性,对其进行相空间重构,重构后的时间序列为网络输入。应用实例表明,与单一BP神经网络相比,多分辨BP神经网络可更好地反映序列细节和变化特性,具有更高的预测精度,平均绝对百分比误差为1.481%。 展开更多
关键词 水量预测 多分辨分析 BP神经网络 相空间重构
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基于KPCA优化ESN的网络流量预测方法 被引量：6
5
作者 田中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期114-120,共7页
为了提高网络流量的预测精确度,提出一种核主成分分析(KPCA)优化回声状态网络(ESN)的网络流量预测方法。首先利用相空间重构对网络流量序列进行处理,提高序列的可预测性,然后对网络流量序列进行核主成分分析,提取序列中的有效信息,通过... 为了提高网络流量的预测精确度,提出一种核主成分分析(KPCA)优化回声状态网络(ESN)的网络流量预测方法。首先利用相空间重构对网络流量序列进行处理,提高序列的可预测性,然后对网络流量序列进行核主成分分析,提取序列中的有效信息,通过实验方法确定回声状态网络的储备池参数,最后利用回声状态网络对网络流量进行预测。与标准回声状态网络、差分自回归滑动平均模型(ARIMA)、以及最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型进行了仿真对比,结果表明提出的方法具有更高的预测精确度以及更小的预测误差,同时一定程度上减少了预测时间。 展开更多
关键词 网络流量 预测 回声状态网络 核主成分分析 相空间重构
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基于最优参数实现Lorenz-stenflo系统的相空间重构 被引量：4
6
作者 周伟 褚衍东 俞建宁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期5-7,21,共4页
以一个新的扩展Lorenz系统为背景,利用向量间的相似度改进了相空间重构所需的最优延迟时间的算法,并最终实现了该系统的相空间重构。数值结果表明改进后的算法是有效的,可以更好地选择最优延迟时间。
关键词 Lorenz—stenflo系统 相空间重构 向量的相似度 延迟时间 嵌入维数
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基于混沌神经网络的防空火箭炮交流伺服系统状态预测研究 被引量：4
7
作者 胡健 马大为 +1 位作者 姚建勇 刘龙 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期220-226,共7页
为了更加准确地对系统非线性非平稳状态趋势进行预测,运用基于神经网络的混沌预测方法对防空火箭炮交流伺服系统的速度量进行了预测,为基于速度预测值的系统非线性非平稳状态趋势预测奠定了基础。利用C-C法选择了合适的嵌入维和时间延迟... 为了更加准确地对系统非线性非平稳状态趋势进行预测,运用基于神经网络的混沌预测方法对防空火箭炮交流伺服系统的速度量进行了预测,为基于速度预测值的系统非线性非平稳状态趋势预测奠定了基础。利用C-C法选择了合适的嵌入维和时间延迟,对防空火箭炮交流伺服系统不规则运动的实验数据进行了相空间重构并进行了分析。在原Elman网络中增加了输出层关联单元,并把自反馈增益系数当作连接权值投入到网络的训练中,以增强Elman网络非线性逼近能力,在此基础上建立了基于改进型Elman网络的混沌预测模型。采用基于最大Lyapunov指数预测法和混沌神经网络预测法对系统状态进行了预测,两种方法的预测结果表明,后一种方法对防空火箭炮交流伺服系统速度值预测精度更高,从而使得基于此的系统非线性非平稳状态趋势预测更有效。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 火箭炮 交流伺服系统 状态预测 相空间重构 混沌神经网络
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基于进化ANFIS的短波通信频率参数预测 被引量：2
8
作者 宋恒 左继章 周红建 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1282-1286,共5页
该文提出并设计了一种利用神经模糊推理系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数。通过ff0F2实测数据仿真试验,并与神经网络方法、混... 该文提出并设计了一种利用神经模糊推理系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数。通过ff0F2实测数据仿真试验,并与神经网络方法、混沌和神经网络相结合方法进行比较,结果证明该模型具有预测精度高、收敛速度快、全局收敛性好、内部参数调整智能化等突出优点。 展开更多
关键词 短波通信 神经模糊推理系统 遗传算法 相空间重构 预测
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