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混沌时间序列的支持向量机预测 被引量：99
1
作者 崔万照 朱长纯 +1 位作者 保文星 刘君华 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期3303-3310,共8页
根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论 ,基于支持向量机的强大的非线性映射能力 ,建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型 ,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型 ,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的... 根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论 ,基于支持向量机的强大的非线性映射能力 ,建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型 ,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型 ,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨 .最后利用Mackey Glass时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该模型进行了验证 ,结果表明 ,该预测模型能精确地预测混沌时间序列 ,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果 . 展开更多
关键词 维数 混沌时间序列 混沌动力系统 相空间 非线性映射 延迟 变参数 支持向量机 统计学习理论 预测模型
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混沌时间序列分析中的相空间重构技术综述 被引量：85
2
作者 陈铿 韩伯棠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期67-70,共4页
本文对混沌时间序列分析中的相空间重构技术进行了分析和评价,总结了国内外学者的研究进展,并展望了未来的研究方向。
关键词 混沌时间序列分析 相空间重构 技术综述 重构技术 研究进展 研究方向 国内外
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电力短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法研究 被引量：93
3
作者 雷绍兰 孙才新 +1 位作者 周湶 张晓星 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期25-29,共5页
根据单变量时间序列的相空间重构思想,提出了一种电力短期负荷的多变量时间序列相空间重构方案,同时针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳延迟时间的选择,最优嵌入维数则采用最小预测误差法进行确定。根据相点间的欧氏距离和关联度... 根据单变量时间序列的相空间重构思想,提出了一种电力短期负荷的多变量时间序列相空间重构方案,同时针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳延迟时间的选择,最优嵌入维数则采用最小预测误差法进行确定。根据相点间的欧氏距离和关联度,提出了最近邻域点的优化选择方法,建立了多变量时间序列的一阶局域线性预测模型。通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于多变量时间序列的负荷预测方法与单变量负荷预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预测效果。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 混沌时间序列 多变量时间序列 一阶局域线性法 关联度 相空间重构
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基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测 被引量：46
4
作者 刘涵 刘丁 李琦 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期94-99,共6页
提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机... 提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机中参数以及嵌入维数的变化对泛化误差的影响,得出的结论与统计学习理论中的VC维理论相一致. 展开更多
关键词 混沌时间序列 支持向量机 预测 非线性
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基于PSO的RBF神经网络学习算法及其应用 被引量：44
5
作者 张顶学 关治洪 刘新芝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第20期13-15,共3页
提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络学习方法,首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数,再用PSO对基中心和宽度进行优化,并与最小二乘法相结合训练RBF神经网络。将此算法用于混沌时间序列的预测,实例仿真... 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络学习方法,首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数,再用PSO对基中心和宽度进行优化,并与最小二乘法相结合训练RBF神经网络。将此算法用于混沌时间序列的预测,实例仿真表明此方法是有效的。 展开更多
关键词 粒子群 径向基函数神经网络 减聚类算法 混沌时间序列 最小二乘法
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混沌时间序列的模糊神经网络预测 被引量：38
6
作者 谭文 王耀南 +1 位作者 周少武 刘祖润 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期795-801,共7页
设计一种新型混合模糊神经推理系统 ,该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的 .再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数 ,这样大大减少了规则匹配过程 ,加... 设计一种新型混合模糊神经推理系统 ,该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的 .再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数 ,这样大大减少了规则匹配过程 ,加快了推理速度 ,从而极大程度地提高了系统的自适应能力 .用它对Mackey Glass混沌时间序列进行预测试验 ,结果表明利用该网络模型无论离线还是在线学习均能对Mackey Glass混沌时间序列进行准确的预测 。 展开更多
关键词 混合模糊神经推理系统 神经网络模型 模糊逻辑 混沌时间序列 预测
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混沌的可加性 被引量：41
7
作者 甘建超 肖先赐 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期1085-1090,共6页
从理论上推导了由几个混沌时间序列构成的新序列的动力学特性 ,提出了可加性的概念 .计算机仿真结果说明 ,新的时间序列具有分维吸引子 ,对初始值很敏感 ,两条邻近轨道随着时间的增加呈现指数分离 ,具有短期可预测性 ,因此新序列也是混... 从理论上推导了由几个混沌时间序列构成的新序列的动力学特性 ,提出了可加性的概念 .计算机仿真结果说明 ,新的时间序列具有分维吸引子 ,对初始值很敏感 ,两条邻近轨道随着时间的增加呈现指数分离 ,具有短期可预测性 ,因此新序列也是混沌序列 ,即混沌具有可加性 .混沌时间序列的可加性理论不仅具有重要的理论意义 ,而且具有重要的应用价值 。 展开更多
关键词 混沌 可加性 动力学特性 计算机仿真 混沌时间序列 混沌吸引子 分维
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基于一种新型聚类算法的RBF神经网络混沌时间序列预测 被引量：40
8
作者 张军峰 胡寿松 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期713-719,共7页
运用两阶段学习方法构建径向基函数(RBF)神经网络模型预测混沌时间序列.在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时,提出了一种基于高斯基的距离度量,并联合输入输出聚类的策略.基于Fisher可分离率设计高斯基距离度量中的惩罚因子,可以提... 运用两阶段学习方法构建径向基函数(RBF)神经网络模型预测混沌时间序列.在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时,提出了一种基于高斯基的距离度量,并联合输入输出聚类的策略.基于Fisher可分离率设计高斯基距离度量中的惩罚因子,可以提高聚类的性能.而输入输出聚类策略的引入,建立了聚类性能与网络预测性能之间的联系.因此,根据本文方法构建的网络模型,一方面可以加快网络训练的速度,另一方面可以提高预测性能.将该方法对Mackey-Glass,Lorenz和Logistic混沌时间序列进行了预测仿真研究,仿真结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 混沌时间序列 预测 径向基神经网络 聚类
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滑坡预测的非线性混沌模型 被引量：34
9
作者 刘华明 齐欢 蔡志强 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期434-437,共4页
根据滑坡位移时间序列的非线性性质,应用混沌时间序列预测方法,建立滑坡预测的非线性混沌模型。在此基础上,介绍了加权一阶局域算法,并用这种算法对清江茅坪滑坡实际位移监测数据进行预测计算。结果表明,这种建立在非线性混沌模型基础... 根据滑坡位移时间序列的非线性性质,应用混沌时间序列预测方法,建立滑坡预测的非线性混沌模型。在此基础上,介绍了加权一阶局域算法,并用这种算法对清江茅坪滑坡实际位移监测数据进行预测计算。结果表明,这种建立在非线性混沌模型基础上的方法不仅预测精度高,而且计算量小,相对容易操作,从而为滑坡位移提供了一种新的预测方法。 展开更多
关键词 工程地质 滑坡 非线性混沌模型 混吨时间序列 加权一阶局域法
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基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测 被引量：34
10
作者 陈益峰 吕金虎 周创兵 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期671-675,共5页
给出了一种最大 Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的改进算法，这种改进算法不仅对小数据序列可靠，而且计算量小，相对容易操作。通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析，计算出最大ｂ叩ｕｎｏｖ指数，并利用最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的一维模... 给出了一种最大 Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的改进算法，这种改进算法不仅对小数据序列可靠，而且计算量小，相对容易操作。通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析，计算出最大ｂ叩ｕｎｏｖ指数，并利用最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的一维模式进行边坡位移预测。这种改进的方法比己有的研究方法更可靠，而且操作起来比较方便。通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测，结果令人满意。 展开更多
关键词 混沌时间序列 LYAPUNOV指数 小数据序列 边坡 位移预测
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混沌时间序列建模及预测 被引量：20
11
作者 孙海云 曹庆杰 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期106-109,113,共5页
讨论了混沌时间序列的建模及预测方法 ,给出了各重要参数的选取算法 ,并应用于实例 ,与传统的时间序列预测方法相比较 ,取得了精度更高的预测结果 。
关键词 混沌 时间序列 相空间重构 股票行情 预测
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加权一阶局域法在电力系统短期负荷预测中的应用 被引量：25
12
作者 吕金虎 张锁春 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期767-770,共4页
在混沌时间序列的基础上提出加权一阶局域法 ,并将其应用于电力系统历史负荷数据序列进行预测 .通过对华东某电网实际负荷数据进行预测 ,结果令人满意 .
关键词 加权一阶局域法 电力系统 短期负荷预测 混沌时间序列
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基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测 被引量：42
13
作者 江岳春 张丙江 +2 位作者 邢方方 张雨 王志刚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期2160-2166,共7页
随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提... 随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的Volterra泛函模型和BP神经网络结合起来,解决了求解Volterra泛函模型高阶核函数的问题。同时设计了一种混沌时间序列GA-VNN模型的学习算法,在算法中利用GA全局寻优能力来优化BP神经网络,获得最优的初始权值和阀值。将上述方法应用于某风电场风功率超短期多步预测中,结果验证了所提模型的多步预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。 展开更多
关键词 混沌时间序列 BP神经网络 GA算法 Volterra泛函模型 风功率超短期多步预测
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混沌序列WA-ELM耦合模型在滑坡位移预测中的应用 被引量：42
14
作者 周超 殷坤龙 黄发明 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2674-2680,共7页
针对滑坡位移序列的混沌特性和传统时间序列预测模型的不足,提出了一种基于混沌时间序列的小波分解-极限学习机(WA-ELM)滑坡位移预测模型。该模型以滑坡位移序列混沌特性分析为基础,应用小波分析将位移序列分解为具有不同频率特征的分量... 针对滑坡位移序列的混沌特性和传统时间序列预测模型的不足,提出了一种基于混沌时间序列的小波分解-极限学习机(WA-ELM)滑坡位移预测模型。该模型以滑坡位移序列混沌特性分析为基础,应用小波分析将位移序列分解为具有不同频率特征的分量,对各特征分量分别进行相空间重构并应用极限学习机进行预测,最后将各特征分量预测值叠加,得到原始位移序列的预测值。以三峡库区八字门滑坡为例,并与小波分析-支持向量机(WA-SVM)以及单独ELM模型进行对比研究。结果表明,基于混沌时间序列的WA-ELM模型预测精度较高且具有较好的通用性与稳定性,是一种有效的滑坡位移预测方法。 展开更多
关键词 极限学习机 混沌时间序列 小波分析 相空间重构 滑坡位移
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基于混沌吸引子的时间序列预测 被引量：29
15
作者 刘洪 李必强 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1997年第2期23-28,共6页
本文提出一种新的时间序列预测技术。对于一个经诊断存在混沌吸引子的时间序列,根据相空间中混沌吸引子的分形等特性,建立依赖于预测点邻界状态的预测模型;综合存在于原时间序列中确定线性趋势的外推结果,实现对原时间序列的短期预测。
关键词 诊断 时间序列预测 预测 混沌吸引子 分形
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基于ELM学习算法的混沌时间序列预测 被引量：41
16
作者 李彬 李贻斌 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期701-704,共4页
混沌时间序列预测问题是信号处理和自动控制领域中一个重要的研究方向,神经网络学习算法在处理这种高复杂性、强非线性的时间序列时具有很好的优势.应用一种具有良好性能的单隐层前向神经网络学习算法——极端学习机(ELM)学习算法,进行... 混沌时间序列预测问题是信号处理和自动控制领域中一个重要的研究方向,神经网络学习算法在处理这种高复杂性、强非线性的时间序列时具有很好的优势.应用一种具有良好性能的单隐层前向神经网络学习算法——极端学习机(ELM)学习算法,进行混沌时间序列问题的预测.与资源分配网络(RAN)学习算法相比,仿真结果表明ELM学习算法在具有较快学习速度的前提下,能够获得较好的预测性能,且ELM学习算法激活函数的选择具有问题依赖性. 展开更多
关键词 混沌时间序列 极端学习机 激活函数 预测
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地球系统模拟和混沌时间序列 被引量：34
17
作者 刘式达 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1990年第2期144-153,共10页
地球系统是非线性的系统.为了模拟地球系统,我们就必须了解非线性科学的最新进展.本文从非线性科学角度论述了地球系统模拟中的几个关键问题,如尺度是分层次的,不同尺度之间存在着相似性及标度律,同时也存在差异性及非均匀性.为此还介... 地球系统是非线性的系统.为了模拟地球系统,我们就必须了解非线性科学的最新进展.本文从非线性科学角度论述了地球系统模拟中的几个关键问题,如尺度是分层次的,不同尺度之间存在着相似性及标度律,同时也存在差异性及非均匀性.为此还介绍了一些概念:吸引子、分维、信息和熵等.最后本文还说明如何从地球系统中所观测到的时间序列取得地球系统模拟所需要的信息. 展开更多
关键词 地球系统 非线性 混沌 时间序列
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基于混沌理论和改进径向基函数神经网络的网络舆情预测方法 被引量：39
18
作者 魏德志 陈福集 郑小雪 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期44-51,共8页
网络舆情发展趋势具有混沌系统的特征,提出一种基于EMPSO-RBF神经网络的方法对网络舆情的发展趋势进行预测.首先根据Lyapunov指数证明网络舆情具备混沌的特征,然后对网络舆情时间序列数据进行相空间重构,最后采用EMPSO-RBF方法进行预测... 网络舆情发展趋势具有混沌系统的特征,提出一种基于EMPSO-RBF神经网络的方法对网络舆情的发展趋势进行预测.首先根据Lyapunov指数证明网络舆情具备混沌的特征,然后对网络舆情时间序列数据进行相空间重构,最后采用EMPSO-RBF方法进行预测,并和其他模型进行对比试验,实验结果表明EMPSO-RBF方法具有较高精确度. 展开更多
关键词 神经网络 混沌系统 时间序列 网络舆情
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混沌时序相空间重构的分析和应用研究 被引量：22
19
作者 马军海 陈予恕 《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期1117-1124,共8页
在国内外学者工作的基出上 ,应用Legendere坐标法重构动力系统的相空间 ,研究了时序时隔τ的取值范围 ,讨论了时序间隔τ对相空间重构工作的影响 ,并用所提方法重构了系统的吸引子 ·　算例表明所提方法是有效的·
关键词 混沌时序 相空间重构 LEGENDRE坐标法 时序间隔
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基于相空间重构的边坡位移预测 被引量：36
20
作者 周创兵 陈益峰 《岩土力学》 EI CSCD 2000年第3期205-208,共4页
根据边坡位移时间序列的非线性性质 ,应用基于相空间重构的实时预测方法 ,可以充分利用时间序列信息 ,预测各种边坡变形演化趋势。讨论了局域法和基于Lyapunov指数的预测法。实例研究表明 。
关键词 混沌时间序列 相空间重构 边坡位移预测
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