基于混沌时间序列局域法的短时交通流预测

为提高城市短时交通流预测精度,将混沌时间序列分析应用于城市短时交通流数据,研究混沌时间序列局域预测法中的加权零阶局域法和加权一阶局域法。针对局域预测法在选取邻近相点时采用的欧氏距离和向量夹角两种方法只能片面反映邻近点的特点的问题,提出一种改进邻近相点选取的方法,综合相点相似程度和相点距离来选取邻近相点。再将原有方法和改进后的方法应用于北京市短时交通流预测中。结果表明,混沌时间序列局域法能适用于短时交通流预测,并且改进后的方法比原有方法具有更高的预测精度。     

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。     

混沌时间序列预测的建模与仿真研究

研究混沌时间序列预测准确性问题,由于混沌时间序列具有混沌性和非线性,传统时间序列预测方法不能准确将混沌时间序列变化规律计算出来,导致预测精度低.为了提高混沌时间序列预测的精度,提出一种改进支持向量机的混沌时间序列预测方法(PSO-LSSVM).PSO-LSSVM采用相空间重构对混沌时间序列进行重构,去除其混沌性,用支持向量机对非线性进行预测,并采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,对经典混沌时间序列Mackey-Glass最优模型进行仿真测试.仿真结果表明,PSO-LSSVM加快了预测速度,提高了预测精度,在混沌时间序列预测中具有很好的应用价值.     

基于粒子群支持向量机的海杂波序列回归预测

在雷达数据处理中,为更好地抑制海杂波,预测海杂波是必要的;海杂波具有混沌特性,而支持向量机算法能够有效地对混沌序列进行回归预测,文章提出了一种改进的支持向量机海杂波序列回归预测算法;文中给出了算法的框架结构,采用了互信息法和改进的伪邻近点法提取海杂波混沌特性的延迟时间和嵌入维数,利用相空间重构求取SVM训练样本,应用改进的PSO算法优化SVM的核函数参数以及惩罚系数,并仿真了预测模型;仿真实验结果表明:海杂波回归预测能达到满意的精度,而PSO-SVM方法比SVM方法的预测精度更高。     

基于最大互信息的混沌时间序列多步预测

针对混沌时间序列的多步预测,提出了基于最大互信息（MMI）的建模方法.首先建立时间延迟、嵌入维数和预测步长在相空间的最大信息量模型;然后利用遗传算法求解并确定混沌时间序列的最佳预测结构;最后对Mackey-Glass系统和月太阳黑子的仿真实验表明,MMI可以确定更好的预测结构,提高了混沌时间序列的预测精度.     

短期负荷多变量混沌时间序列正则化回归局域预测方法

为提高短期负荷预测的精度,提出了多变量混沌时间序列正则化回归局域预测方法.选取对负荷影响程度最大的实感温度因素,构建了多变量时间序列.首先采用互信息法和最小预测误差法确定出时间序列延迟和嵌入维数,并依据确定的重构参数进行短期负荷多变量时间序列的相空间重构,针对局域预测法中邻近点个数少而不能满足最小二乘估计条件的问题,提出了基于正则化回归的多变量时间序列混沌局部预测模型.通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,该方法具有较强的自适应能力和较好的预测效果.     

混沌理论和神经网络的农业经济预测仿真研究

研究农业经济准确预测问题,农业经济具有混沌性、非线性的复杂系统,传统方法忽略农业经济变化的混沌性,难以精确地描述其变化规律,导致预测精度低.为提高农业经济时间序列预测的精度,提出混沌理论和神经网络相结合的农业经济预测模型(Chao-BPNN).首先对农业经济变化的时间序列数据进行相空间重构,揭示隐含数据中的混沌变化规律,然后采用BP神经网络对农业经济时间序列数据进行学习和建模,反映农业经济变化的非线性变化点,并对神经网络参数进行优化,以提高预测精度.仿真结果表明,Chao-BPNN克服了传统方法的缺陷,能够全面、准确描述农业经济时间序列变化规律,提高了农业经济预测精度.     

非线性时间序列混沌特性分析及短期预测

为提高非线性时间序列预测的准确性和可靠性,采用基于混沌理论的方法对时间序列进行分析和预测.在研究关联维数和最大Lyapunov指数算法基础上,利用关联维数和最大Lyapunov指数判定时间序列的混沌特性,根据混沌特性参数建立预测模型,并对非线性时间序列进行预测.以上海证券交易所股票价格指数时间序列为实例验证预测模型,研究结果表明,基于混沌特性参数建立的预测模型具有较好的预测能力和预测精度,证明用该方法预测非线性时间序列具有可行性.     

时间序列一步预测方法*

为了改善时间序列预测的性能,提出一种时间序列一步预测分析方法。首先将一个时间序列分解为总体趋势和个体波动两个序列,然后分别对这两个序列进行预测分析,再将结果合成得到最终的预测结果。对于总体趋势序列利用加权滤波算法进行分析,而对于个体波动序列则先进行混沌特性分析,再结合混沌预测分析方法对其进行预测。利用混沌优化方法动态地调节预测网络的参数,逐渐提高网络的预测精度。利用该方法分别对混沌序列、实际股票价格等序列进行了仿真预测分析,仿真结果表明,该方法具有良好的预测效果。     

遗传算法优化BP 神经网络的短时交通流混沌预测

为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.