基于相空间重构和支持向量机的矿井涌水量预测

针对矿井涌水量典型的非线性特征,应用相空间重构与支持向量机耦合方法进行预测。将矿井涌水量的时间序列作相空间重构,并以最小嵌入维数作为支持向量机的输入节点,根据支持向量机原理建立矿井涌水量的预测模型。实例计算表明:与其他维数相比,当嵌入维数为4时,矿井涌水量的预测精度最高,说明引入最小嵌入维数是正确的。为检验该方法预测的可靠性,分别采用最小二乘法、指数函数法、相空间重构与支持向量机耦合法对实际矿井涌水量观测值进行回归预测。结果表明,非线性方法的预测效果比线性方法更佳。不同核函数预测结果证实RBF是最优的。     

基于相空间重构的LS-SVM股票价格预测

提出一种基于相空间重构的最小二乘支持向量机（LS-SVM）的股票价格预测方法。采用混沌时间序列对股票价格数据进行相空间重构,应用贝叶斯框架对最小二乘支持向量机的参数选优。预测结果表明,该模型具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于股票价格预测。     

基于LS-SVR的混沌时间序列多参数自适应预测

故障预测对保障复杂设备的安全可靠工作具有重要意义,但往往难以建立起准确的解析形式的数学模型,因此常常依赖于通过观测所获得的混沌时间序列进行预测分析.为了提高预测的有效性和准确性,基于支持向量机预测理论,提出考虑全部相关多参数混沌时间序列中的信息,进行多参数相空间重构产生训练样本,并建立了多参数自适应最小二乘支持向量回归预测模型.以某设备三个相关参数的仿真混沌时间序列为例进行了预测实验,结果表明该方法有较好的预测精度,是一种有效的预测方法.     

基于新息的多参量混沌时间序列LS-SVR加权预测

复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析.论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构.同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,结合混沌时间序列发展变化的规律,提出分别利用相空间重构后长期多样本和近期少样本构建2个自适应最小二乘支持向量回归预测模型进行加权预测的观点,并给出了以预测均方根误差最小为目标函数的模型参数混沌优化方法.论文以某飞机转子部件磨损故障的3个相关参量的仿真混沌时间序列为例进行了预测实验,结果表明文中方法有较好的预测精度,是一种有效的预测方法.     

基于相空间重构和最小二乘支持向量机的滑坡预测

针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测法.利用Cao氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立预测模型.试验结果表明,模型具有较高的精度,是科学可行的.     

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.     

基于主成分分析和支持向量机的道路网短时交通流量预测

将主成分分析和支持向量机回归相结合,进行道路网多断面的短时交通流量预测研究。首先,整理分析路网中多个断面交通流量数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,转化为断面交通流量数据,从而预测道路网短时交通流量。采用城市快速路多断面数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一断面预测方法的效果更好。     

基于经验模态分解的短期负荷预测

提出了一种新的电力系统短期负荷预测混合模型,该模型将经验模态分解（EMD）、支持向量机与BP型神经网络有机结合在一起,充分利用了各方法的特点。利用经验模态分解将负荷序列分解成若干序列,根据各序列的变化特点,在考虑温度影响因素的基础上构建不同的支持向量机模型,然后利用BP网络进行非线性重构得到最终预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。     

基于组合优化算法的短期风电功率预测

针对风电功率的长记忆、大波动性特点,提出了一种短期风电功率组合预测算法。利用集合经验模式分解算法在风电功率序列分解过程中添加成对的正负噪声分量,得到的不同复杂度的子序列,提高信号重构精度和分解速度。风电功率子序列的线性分量应用自回归分数积分移动平均模型进行预测,风电功率子序列的非线性分量利用自回归分数积分移动平均模型的残差序列训练优化后的支持向量机模型来进行预测,最后组合得到风电功率预测结果。通过对国内某风电场风电功率数据进行验证,表明该组合预测模型的预测精度更高,且模型具有更好的适应性。     

社会媒体环境下基于EMD-DSVR的股票市场预测方法研究

现有的利用社会媒体预测股票市场的研究未能考虑股指时间序列所具有的多尺度特征。为了解决这一问题,运用EMD分解法、混沌分析理论和支持向量回归机,提出一种EMD-DSVR股票市场预测方法。首先分析股指时间序列多尺度与社会媒体变量序列多尺度间的内在联系,运用EMD分解法将社会媒体变量序列分解成不同尺度的基本模态分量;然后运用混沌分析理论和支持向量回归机对各模态分量进行建模和预测;最后利用社会媒体变量序列的各模态分量对股票市场进行预测。运用所提出的EMD-DSVR模型,对上证指数和深成指数的日收盘值进行预测,实验结果表明,所提出的方法能有效提高对股指时间序列的预测精度。     

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。     

Generic reconstruction technology based on RST for multivariate time series of complex process industries

In order to effectively analyse the multivariate time series data of complex process, a generic reconstruction technology based on reduction theory of rough sets was proposed. Firstly, the phase space of multivariate time series was originally reconstructed by a classical reconstruction technology. Then, the original decision-table of rough set theory was set up according to the embedding dimensions and time-delays of the original reconstruction phase space, and the rough set reduction was used to delete the redundant dimensions and irrelevant variables and to reconstruct the generic phase space. Finally, the input vectors for the prediction of multivariate time series were extracted according to generic reconstruction results to identify the parameters of prediction model. Verification results show that the developed reconstruction method leads to better generalization ability for the prediction model and it is feasible and worthwhile for application.     

基于相空间重构的降雨时间序列降噪及预测研究

为解决降雨混沌时序预测精度较低的问题,基于相空间重构思想,引入改进的局部投影算法进行降雨时序的降噪;采用定性和定量的混沌特性判定方法,指出降雨时序具有明显的混沌特性.并在此基础上构建了基于最小二乘支持向量机的降噪、预测一体化模型并进行了多步预测实验.实验结果表明:降噪前后预测精度相差很大,表明噪声是造成混沌预测方法预测精度较低的主要原因.最后通过与其他预测方法比较,验证了所建立的混沌预测模型预测精度高、误差较小,可用于工程实际.     

Mine water discharge prediction based on least squares support vector machines

In order to realize the prediction of a chaotic time series of mine water discharge,an approach incorporating phase space reconstruction theory and statistical learning theory was studied.A differential entropy ratio method was used to determine embedding parameters to reconstruct the phase space.We used a multi-layer adaptive best-fitting parameter search algorithm to estimate the LS-SVM optimal parameters which were adopted to construct a LS-SVM prediction model for the mine water chaotic time series.The results show that the simulation performance of a single-step prediction based on this LS-SVM model is markedly superior to that based on a RBF model.The multi-step prediction results based on LS-SVM model can reflect the development of mine water discharge and can be used for short-term forecasting of mine water discharge.     

音乐信号的计算机模拟生成研究

为了对给定音乐用计算机进行模拟生成，我们对音乐信号时间序列进行了分析，对其部分特征的表示方法进行了探索，定义相应的特征参数，并讨论音乐信号时间序列的数学建模问题。基于这些分析，探讨音乐的计算机模拟生成思路、方法和计算机编程实现的有关问题。     

降雨时间序列降噪及预测系统建模研究靠

以解决降雨混沌时序预测精度较低的问题为目的,基于相空间重构思想,应用混沌降雨时序奇异值分解技术对混沌时序的噪声进行了剥离。采用定性和定量的混沌特性判定方法,计算指出降雨时序具有明显的混沌特性。在此基础上构建了基于最小二乘支持向量机的降噪、预测一体化模型并进行了多步预测实验。结果表明降噪前后预测精度相差很大,证实了噪声是造成混沌预测方法预测精度较低的主要原因。通过与其他预测方法比较,验证了所建立的混沌预测模型能够捕捉到原混沌系统的动力学特征,预测误差较小,泛化能力较强,其预测效果较好。     

混沌理论与可信域相结合的深基坑开挖侧移预测

为了进一步扩展深基坑开挖侧移预测的基本理论及方法,应用混沌时间序列理论,结合深基坑开挖侧移规律,提出了基于加权一阶局域法与可信域相结合的深基坑开挖侧移预报模型.将实测数据扩展到多维空间,重构延迟坐标状态空间,求出最大Lyapunov指数,由加权一阶局域法求出预测值,由邻近点距离差、变形速率等影响因素确定可信域.工程实测表明,该模型提高了深基坑开挖预测的精度和可靠度,可用于深基坑开挖侧向位移变形预测.     

基于G-P算法的快速路交通流参数相空间重构

提出了一种基于混沌分析的G-P(Grassberger-procaccia algorithm)算法将非平稳交通流参数时间序列近似转化为平稳时间序列的方法。首先采用自相关函数判断自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态下交通流基本参数时间序列的平稳性。然后应用G-P算法计算嵌入维,进行相空间重构,给出交通流参数时间序列平稳化方法。最后利用快速路交通流实测数据,对3种状态下非平稳的交通流参数时间序列的平稳化进行验证,结果表明:本文方法能够为交通流参数分析、拟合和预测提供科学合理的输入集。     

基于WA-GRNN模型的年径流预测

针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题。本文将小波分析（WA）和GRNN神经网络联合使用,建立了中长期水文预测模型：即先应用WA揭示水文序列内部结构及变化特性,从而将原序列分为确定性成分和随机成分两部分,然后利用GRNN神经网络对确定性成分和随机成分分别进行模拟预测,最后将两部分结果叠加作为最终预测值。将该模型用于沱江中上游三皇庙水文站年径流的预测,并与传统方法进行对比。结果显示该模型预测效果较传统方法更好,能有效地揭示序列的时频结构和变化特性,对于生产应用具有较强的实际意义。