混沌时间序列预测模型的比较研究

• 作者: 刘力军 李松 谷晨
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 预测模型 混沌理论 相空间重构
• 年，卷（期）: 2009,（32）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.32.017

摘要

针对目前混沌时间序列预测模型预测结果差异较大的问题,归纳了4种混沌时间序列预测模型:BRF神经网络模型、最大Lyapunov指数模型、局域线性模型和Voherra滤波器自适应预测模型,并对这4种预测模型进行了比较研究.应用4种预测模型对几个典型的非线性系统进行预测仿真.结果表明,这4种预测模型对典型混沌时间序列预测都具有很好的预测效果;在预测精度上BRF模型和Voherra模型明显优于最大Lyapunov指数模型和局域线性模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李松	河北大学管理学院	34	843	12.0	28.0
2	谷晨	河北大学管理学院	15	56	3.0	7.0
3	刘力军	河北经济贸易大学旅游学院	4	43	3.0	4.0