混沌时间序列单变量和多变量重构的预测比较

• 作者: 朱梅 王海燕
• 来源期刊: 东南大学学报(英文版)
• 学科: 数学
• 关键词: 多变量混沌时间序列 相空间重构 预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 页码范围: 414-417
• 页数: 4页
• 分类号: O175|O241
• 字数: 1483字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2003.04.023

摘要

提出了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法,给出了多变量混沌时间序列的局部平均预测法,局部线性预测法和BP神经网络预测法等3种非线性预测方法.通过Lorenz系统的仿真计算表明,无论用3种非线性预测方法中的哪一种,多变量混沌时间序列要比单变量混沌时间序列的预测误差小得多,即使前者的数据长度只有后者的一半,前者的预测误差也要小很多.另外从预测误差最小的角度验证了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数选取方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海燕	东南大学经济管理学院	101	1179	19.0	28.0
2	朱梅	东南大学数学系	2	25	2.0	2.0