| 基于Lyapunov指数的观测数据短期预测 |
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| 引用本文： | 陈继光. 基于Lyapunov指数的观测数据短期预测[J]. 水利学报, 2001, 32(9): 0064-0068 |
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| 作者姓名： | 陈继光 |
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| 作者单位： | 山东大学土建及水利学院 |
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| 摘 要： | 本文介绍大坝观测数据的Lyapunov指数预报分析方法，应用混沌方法对大坝时间观测序列数据进行处理，并将这种混沌特性应用于大坝变形预测，根据大坝变形的时间观测数据及计算所得的Lyapunov指数规律，就可计算得到较好的预测结果；并对混沌时间序列相空间重构中的延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法进行了讨论；结合实例对Lyapunov指数预测方法进行计算验证。
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| 关 键 词： | 时间序列 预测分析 混沌 Lyapunov指数 |
| 文章编号： | 0559-9350(2001)09-0064-04 |
| 修稿时间： | 2000-06-05 |
Short term observation data forcasting based on Lyapunov exponent |
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| CHEN Ji-guang. Short term observation data forcasting based on Lyapunov exponent[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2001, 32(9): 0064-0068 |
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| Authors: | CHEN Ji-guang |
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| Affiliation: | Shandong University |
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| Abstract: | The chaos method is applied to analyze the observation data in time series.According to the observed deformation data and the Lyapunov exponent calculated,the forecasting can be made.The method for determining the delay time lag and embedding dimension in phase space reconstruction of chaotic time series is investigated.The effectiveness of the Lyapunov exponent method is demonstrated by an example. |
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| Keywords: | time series forecasting analysis chaos Lyapunov exponent |
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