基于暂态混沌神经网络的低阶混沌时间序列预测

暂态混沌神经网络是一种基于Hopfield网络提出的混沌神经网络,具有收敛速度快、不易陷入局部极小等优点．许多低阶的混沌系统都可以展成二阶volterra级数,因此提出一种基于暂态混沌神经网络和volterra级数的低阶混沌时间序列预测方法．该方法利用暂态混沌神经网络计算系统的volterra级数系数,确定系统的动力学模型,从而实现混沌时间序列预测．利用Logistic模型对该方法进行测试,结果表明,预测相对误差小于0．5％,预测可达到较高的速度和精度．     

基于递归网络的混沌时间序列预测

为了能对时问序列充分建模,从混沌的慨念入手,将混沌与神经网络相结合,利用人工神经网络的拟合特性,提出了递归网络的混沌时间序列预测方法。给出了递归神经网络预测的基本理论、数学模型、及具体步骤,并通过由杜芬方程所产生的混沌时间序列对该神经网络进行了模拟实验。仿真结果表明,该方法远好于前馈网络的预测效果,其预测误差在10^-15的数量级上。     

基于混沌时间序列模型的用水量预测

城市用水量预测在供水系统的调度决策管理中具有重要作用。通过对用水量的分析,发现了城市用水量具有混沌特性,并提出一种基于混沌时间序列模型的用水量预测方法。实验表明,预测误差率小于1.31%,能对供水调度决策提供有力支持。     

基于混沌时间序列及神经网络的大同电网负荷短期预测研究

精确的负荷预测对电力定价、实时负荷调整起着十分重要的作用.提出利用径向基函数神经网络模型,通过采用混沌时间序列的方法,对大同地区的全网用电负荷数据进行了短期预测验证.通过数据预处理产生混沌序列,进而通过相空间参数完成了相空间重构.最后通过RBF网络预测得到了相应的预测值,并与实际值进行了对比.结果表明:得到的预测结果与实际结果几乎重合,证明了该方法的高度预测能力与适应能力.     

基于混沌时间序列和神经网络的电力短期负荷预测

提出一种将混沌时间序列和神经网络相结合的短期负荷预测方法,利用混沌理论重构相空间的吸引子,然后用BP神经网络来拟合空间吸引子的演化,同时利用空间欧氏距离来选取神经网络的输入样本,实例预测结果表明所提出方法的有效性和可行性.     

探讨基于混沌时间序列和神经网络的风电功率预测

首先综述了我国风电发展概况,分析了目前风电功率预测主要方法,接着研究了混沌时间序列与神经网络组合预测短期风电功率的可能性,最后提出了相空间重构技术和Elman递归神经网络结合应用于风电功率时间序列建模和预测的理论方法。     

边坡变形预测的混沌时间序列全局近似方法

边坡系统的各种参量是不确定的和随机的,在其演化过程中发生一系列的混沌现象.运用现代混沌理论,对边坡变形的预测问题进行探索性研究,把混沌时间序列全局近似方法引入到边坡工程研究中,对该理论的建立及预测方法进行系统地讨论.通过对新滩滑坡的研究结果表明,混沌时间序列方法对混沌序列的预测较线性时间序列具有较高的精度.     

混沌时间序列的局域区间预测

在深入分析ε^p-邻近点能够避免伪邻近点产生的基础上，提出了区间邻近点的概念，它在有效防止伪邻近点产生的同时也建立起了一个邻近点列表，可以方便地从该列表中找出某一状态的邻近点集合，并给出了混沌时间序列的一种局域区间预测方法。该方法避免了经典局域预测法中每一步都要搜索历史数据寻找邻近点的过程，提高了局域预测的效率。     

基于BP网络的混沌时间序列预测模型

本提出了一个基于BP神经网络的混沌时间序列预测模型。该模型具有较强的预测能力，可有效地对复杂的混沌售进行预测。     

电离层电波信号衰减的混沌时间序列预测

电波信号穿过电离层传播时,由于电离层的作用将使得电波信号产生一系列的失真.分析了传统混沌时间序列预测的理论和方法,并分析了电波信号穿过电离层的时间序列特征,发现该时间序列具有混沌时间特征,进而在传统的混沌时间序列预测的基础上,给出了一种更适合于电离层电波衰减时间序列预测的方法.同时,利用它预测了一组电波信号穿过电离层的时间序列特征,并分析了其预测精度.结果表明,利用修正的混沌时间序列预测方法预测的电波信号穿过电离层衰减的时间序列,其短期的预测效果很好.     

基于优化参数的LS-SVM模型的股票价格时间序列预测

为有效预测股票数据,提高投资者的股市投资能力,降低投资风险,提出一种基于优化机器学习方法的股价时间序列预测方法。对股票序列进行了主成分分析,提取累积贡献率大于95%的主成分作为输入变量,并对比了优化核函数宽度g和正则化参数γ后的LS-SVM和SVM模型的预测效果。运用的支持向量机技术经遗传算法优化参数后,降低了预测的均方误差,提高了预测效果和效率,较其他非线性预测方法,具有泛化能力好、鲁棒性强、预测精度高等优点。最后给出了实证结果分析和研究结论,对有效预测股票数据有一定现实指导意义。     

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。     

Prediction of Gas Emission Based on Information Fusion and Chaotic Time Series

1 Introduction Gas emission has a great effect on the produc- tion of a coal mine. It is also a major reason for the installation or expansion of ventilation in coal mines. The accuracy of gas emission prediction is very im- portant to the security of the production of the mine and the improvement of economic effectiveness. Different mines and working faces have differ- ent rules concerning gas emission and gas prediction models should be changed when exterior conditions change. There are man…     

基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究

神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,存在则通过G-P算法计算出混沌吸引子的关联维数,进而获得相空间的嵌入维数作为神经网络的神经元个数.通过上述方法对铝现有价格进行建模,验证该方法对时间序列的短期预测有较好的精度,在此基础上,对未来一段时间铝价格进行预测.     

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.     

基于混沌时间序列的黄土滑坡变形预测方法及应用

采用GNSS技术进行滑坡变形监测时,由于多路径等观测误差的存在,直接使用GNSS监测结果进行变形预测会影响预测结果的精度。为了探讨GNSS测量误差对变形预测结果的影响程度,考虑到滑坡系统的混沌特性,采用混沌理论对陕西泾阳地区庙店滑坡GNSS变形监测结果抑噪处理前后的时间序列进行了对比分析。首先,采用互信息量法确定监测序列的时间延迟、用改进的虚假邻近点法(Cao算法)确定嵌入维数,获取相空间重构参数; 然后使用最大Lyapunov指数对两种变形监测序列进行混沌特性识别; 最后,分别使用加权一阶局域预测方法、最大Lyapunov指数预测方法和BP神经网络预测方法对滑坡变形监测结果进行预测。结果表明:GNSS滑坡变形监测结果抑噪处理前后的时间序列满足混沌特性,说明滑坡系统具有混沌特性; 在3种混沌时间序列预测方法中,BP神经网络预测方法的效果较好,且该方法预测结果的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)分别为0.4 mm和11.9%,经过S-变换抑噪处理后,预测结果的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.1 mm和4.1%,预测效果有明显改善。     

基于回声状态网络和主元分析的混沌时间序列预测模型

回声状态网络(Echo State Network,ESN)能够极好地逼近非线性系统,在非线性混沌时间序列的预测中取得了良好的效果.但是,由于ESN的训练和预测过程是1个高维权值矩阵的运算过程,往往不能获得更好的预测速度.文章提出了一种基于主元分析与回声状态网络相融合的非线性混沌时间序列预测模型.该模型通过主元分析降低输入向量的维数,以减小ESN输入权值矩阵的规模,降低运算的复杂度,从而达到减小ESN训练时间、提高预测速度的目的.利用仿真数据对ESN和文中模型进行了精度和预测时间对比实验,表明该模型是一种有效模型.     

基于风速功率关系带的时间序列法预测研究

在运用时间序列法预测风速及风电功率的基础上,采用分层统计法对16台风电机组的风速功率数据进行统计分析,得出基于实测数据的风速功率关系带,用于提取有效历史功率点,达到提高风电功率预测精度的目的．运用MATLAB软件编程实现预测,并选取合适的误差衡量指标进行误差分析．