基于改进型小数据量法的局域网流量预测

基于Takens理论对混沌时间序列进行相空间重构,对小数据量法进行如下改进:利用C-C算法计算嵌入维和延迟时间;以功率对频率加权并采用求平均的方法计算平均周期,使小数据量法更加完善。使用改进前、后的小数据量法分别仿真计算Lorenz系统混沌时间序列的Lyapunov指数并预测混沌时间序列,并计算实测局域网流量时间序列的最大Lyapunov指数并预测局域网流量时间序列。仿真及实验结果均表明,采用改进型小数据量法进行流量预测,精度更高、速度更快、预测点数更多。     

基于负荷混沌特性的改进Lyapunov指数预测法

针对目前常用负荷预测方法多依赖主观经验,为了提高预测精度,从相空间重构理论出发。结合负荷序列的混沌特性,提出了一种计算最大Lyapunov指数的改进算法。改进算法中引入一种取舍规则,提高了最大Lyapunov指数提取精度。利用改进算法建立实际电力月负荷预测模型,实际应用结果表明该模型具有一定实用价值。     

基于最大Lyapunov指数改进算法的水量预测与控制

为了提高城市用水量的预测精度,针对城市用水量的非线性及复杂性,应用最大Lyapunov指数改进算法,利用历史数据信息,在重构相空间的基础上对城市用水量进行短期预测,应用混沌理论对用水量时间序列进行分析,与历史数据比较,表明了预测方法的可行性和实用性.最大Lyapunov指数改进算法用于城市用水量预测及泵站水泵机组运行工况控制获得了很好的效果.     

基于Lyapunov指数的混沌预测方法及在水质预测中的应用

根据混沌原理对原水水质时间序列进行了相空间重构,利用自相关系数法、经典G-P算法和改进的最大Lyapunov指数法对新的相空间中原水水质时间序列的延迟时间τ、嵌入维数m、关联维数D和最大Lyapunov指数(λ1)进行了计算.在τ=5,m=9,D=4.489 1,λ1=0.024 2的条件下,利用基于Lyapunov指数的混沌预测方法对天津水源厂1995-2003年原水耗氧量时间序列进行了预测,预测误差低于15%.分析结果表明原水水质时间序列具有混沌特性,利用混沌原理对原水水质时间序列的短期变化进行预测是可行的,混沌理论在水质预测方面具有良好的应用前景.     

基于混沌时间序列的Elman神经网络工业用电预测

针对电力负荷数据在多重因素相互影响下呈现非线性特性甚至是混沌性的问题,采用基于相空间重构的Elman神经网络方法进行全社会工业月用电量预测.利用小数据量法计算最大Lyapunov指数,判别负荷时间序列的混沌性,进而确定最优延迟时间及最佳嵌入维数进行相空间重构,以此确定Elman神经网络的拓扑结构,并将实测数据带入模型进行训练.通过对实测数据进行预测仿真,表明该模型达到了较好的预测效果,验证了提出的时间序列相空间重构与Elman神经网络结合的正确性与有效性.     

混沌振动Lyapunov特征指数重构演化矩阵算法

针对Lyapunov指数计算过程中,邻近点对演化难以有效刻画混沌轨道在相空间不同方向的动态特性问题,本文研究了混沌重构相空间中映射矩阵的构造方法,推导了混沌振动实测时间序列重构相空间中Lyapunov特征指数演化矩阵算法表达式,分析了轨道演化过程中切空间级联矩阵对参考点邻域的拉伸折叠作用,揭示其特征向量方向是邻域变形的方向、奇异值大小对应特征方向上邻域拉伸和压缩的大小。构造了包含映射值域和定义域的增广矩阵,通过微扰法分析了计算过程的误差。计算结果表明,应用重构演化矩阵算法能够有效提取混沌时间序列最大Lyapunov指数。设计了非线性混沌振动实验装置,证实了该方法的有效性。     

硅微陀螺漂移混沌特性分析及预测

硅微陀螺漂移具有混沌特性,可以通过相空间重构对漂移进行预测.计算出硅微陀螺漂移序列的Lyapunov指数为0.000529,估计出随机漂移可预测的时间尺度为1890,求出相空间重构所需的延迟时间、关联维数和嵌入维数分别为57,7.042和15.以相空间重构后的漂移序列为输入变量,提出利用RBF神经网络和陀螺阵列技术,对...     

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

混沌理论和支持向量机具有强大的非线性处理能力.首先利用混沌系统相空间延迟坐标重构理论对林家村站月径流进行相空间重构,以便更为深刻地挖掘月径流序列中的信息,并运用最大Lyapunov指数法证实渭河林家村站月径流系列具有混沌特性.在此基础上利用基于统计学习理论的支持向量机建立混沌时间序列的预测模型.仿真结果表明,所提出的模型预测结果好于混沌神经网络模型的预测结果,该模型具有较高的泛化能力,可用于林家村站月径流预测.     

基于混沌时间序列的地下水位多步预测模型

利用相空间重构技术,并借助G-P算法、C-C方法和Wolf方法从宁陵地区地下水位一维时间序列中提取 Lyapunov指数,结果表明此时间序列具有混沌特征。计算了宁陵地区地下水位时间序列的关联维数、时间延迟 和最大Lyapunov指数,将局域加权一阶多步预测模型应用于地下水位预测。预测表明,此模型可有效应用于地 下水位时间序列的多步预测。     

两种基于相空间重构的电力系统短期负荷预测方法分析

短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的基础工作,预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量。采用符合短期负荷特性的混沌理论对短期负荷进行预测,在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期负荷加权一阶局域多步预测模型和最大Lyapunov指数的预测模型,通过对一组实际的短期负荷数据进行预测,仿真结果表明:两种方法都能较准确地预测短期负荷,对于一周内的预测结果,最大Lyapunov指数预测模型的预测精度略高于加权一阶局域多步预测模型的预测精度。