基于混沌理论的短时交通流局域预测模型

为了提高城市短时交通流预测的精度,对城市的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对交通流时间序列数据进行相空间重构.通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出短时交通流加权一阶局域多步预测方法.对实测短时交通流量预测结果,验证该多步预测模型的预测精度明显高于一步预测模型.     

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。     

给水管网余氯的混沌特性与预测

基于混沌理论，研究了给水管网余氯时间序列的混沌特性．并根据混沌理论的最大Lyapunov指数对其进行了预测的研究．采用混沌理论的特征参数一一关联维数和最大Lyapunov指数分析了余氯时间序列的混沌特征．通过实例分析证明给水管网的余氯时间序列存在混沌特征．基于最大Lyapunov指数提出了给水管网余氯的预测模型，实例研究结果表明不需要管网其他监测点或其他水质监测数据的辅助，该方法能够进行连续多步预测，并且其在最大可预测时间尺度内的预测精度较高而且比较稳定，而在最大可预测时间尺度外的预测精度下降很快并且预测稳定性较差．     

基于原子稀疏分解和混沌理论的风电功率超短期多步预测

为提升大规模风电场风电功率超短期预测精度,减少由风电功率大幅度波动对电力系统带来的不利影响,提出一种基于原子稀疏分解(Atomic Sparse Decomposition,ASD)和混沌理论的风电功率超短期多步预测模型.首先,利用ASD良好的序列趋势跟踪特性,将风电功率时间序列分解成多个原子趋势分量和一个残差随机分量;其次分别利用自适应预测法和混沌理论对两分量进行超短期预测;最后,将两分量的预测结果叠加,得到最终的风电功率预测结果.选取我国东北某区域风电功率数据为例,算例结果表明,相较于传统预测模型,本文的预测方法能够有效地提升大规模风电场风电功率超短期预测精度.     

降雨时间序列降噪及预测系统建模研究

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。     

基于小波和回声状态网络的交通流多步预测模型

针对交通流的含噪混沌特征,提出了一种基于小波回声状态网络的交通流多步预测模型。该模型利用小波多尺度分解方法,屏蔽了噪声成分对交通流动力学特性的干扰,同时提取了占有交通流绝大部分能量的混沌低频成分。在采用多路分量并行预测的方式下,充分发挥了回声状态网络对混沌低频分量的强大多步预测能力,从而保障了交通流多步预测的精度。对北京市西直门桥的实测交通流的预测结果表明:该模型的多步预测精度比传统的回声状态网络模型有了较大幅度的提升,在保证预测精度的前提下,最大可预测的步长也相应的增加。     

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。     

基于BP神经网络的非线性预测控制

将BP神经网络技术应用于预测控制,并对其控制算法进行研究。采用一个BP神经网络来实现对系统的辨识和多步预测,并将一种新型的非线性混沌映射引入到神经网络的参数学习算法中实现其权值调节,以逐步建立被控对象合理的多步预测模型,并用网络的多步预测输出序列与设定值序列的偏差修改控制律。仿真结果表明了该算法的有效性。     

复杂系统状态预测的小波包方法

基于小波包变换和混沌理论对复杂系统状态预测方法进行了研究，首先应用小波包变换对系统的特征参数序列进行3层分解，得到第3层从低频到高频8个频率成分的时序；然后，对8个时序作进一步分析，以确认它们都存在混沌特性，再应用混沌理论分别建立8个时序的预测模型，分别对8个时序进行预测；最后，基于小波包理论将混沌模型预测的结果予以小波包重构，实现对系统特征参数序列的预测，实例研究表明，该方法具有较高预测精度，可有效地应用于复杂系统的状态预测和故障趋势预测分析中。     

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.     

基于混沌时间序列分析的股票价格预测

根据股票市场是非线性动力系统的假设,利用混沌理论对混沌时间序列的分析方法,提出了股票价格预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数和延迟时间分别确定经向基函数模型网络的结构和训练样本对,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,并与前馈神经网络模型相比,可得到较好的预测结果,因而在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

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。     

中国股市波动混沌吸引子的测定与计算

针对我国股市特有的混沌特征,运用相空间重构方法测出了我国股市所具有的混 沌吸引子,并计算出了吸引子的关联维数,从而得到了股市波动复杂程度的定量值．     

混沌理论与股票投资

“从混沌中发现秩序”的混沌理论把外在表现的随机性和系统的内在决定性巧妙结合起来,使得许多随机现象比想象的更容易预测.这对于经济学家特别是股票投资家来说是极具吸引力的.从混沌的基本理论入手,分析了其在股票投资方面所起的作用.     

中国股票发行办法改革探讨

分析了我国目前证券市场（尤其是股票市场）使用的上网定价发行方式,通过分析提出现阶段应实行上网竞价发行方式,该方式可充分发挥证券市场的功能,有利于中国证券市场的健康发展。     

A study of the logical model of capital market complexity theories

1ResearchPredicamentoftheClassicCapitalMarketTheories Simplicityandcomplexityarerelative.Duetothe limit,thedifferenceofthecognitivelevelandfocalpointintheexistingresearchrealm,aunifiedconceptof″complexity″isyettobereached.Thepresentdefini tionsof″compl…     

基于沙堆模型的股市脆性

鉴于股市所具有的复杂性,脆性是复杂系统的一种特性.由复杂系统的脆性特点对复杂系统的脆性熵判据进行定义,认为相对脆性熵是对系统脆性程度或有序性的一种度量,采用沙堆模型对系统的脆性模拟研究,说明当相对脆性熵取得足够大系统中出现了拟混沌态,即脆性.并采用沙堆模型思考股市的脆性,从而更好地认识股市系统的变化规则.在此基础上,考虑外界冲击对股市的影响,有助于对实际股市演化的理解和把握.     

证券投资理论浅析

文章对证券市场上主要投资理论的内容、影响及存在的缺陷进行分析，阐述了现代投资组合理论、技术分析理论、基本分析理论、行为金融理论．对正确认识我国证券市场运行规律和进行证券投资有较高的参考价值。     

证券市场可持续发展的系统分析

经济系统是一个普遍联系的大系统,金融是经济大系统的核心子系统,而证券市场又是金融系统的一个极为重要的子系统。所以,可以利用现代系统学理论对证券市场可持续发展进行研究。依据拓扑结构理论,对证券市场可持续发展系统的拓扑结构进行了分析并指出了其实践意义。概括了该系统的基本类型。最后指出要实现证券市场可持续发展,须对量性发展与质性发展两个系统不断地协调。     

马钢认股权证的协整分析

协整理论为非平稳时间序列数据的建模提供了很好的解决方法。文章利用协整理论对马钢认股权证的理论价值与市场价格,以及认股权证市场价格与标的股票价格之间进行分析。