基于贝叶斯网络的混沌时间序列预测

• 作者: 张恒伟 朱原媛 杨有龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌时间序列 贝叶斯网络 预测 相空间重构
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 100-104
• 分类号: TP18
• 字数: 4061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.13.022

摘要

混沌时间序列预测是混沌理论的一个重要方向和研究热点,在气象、水力、经济和通信等各个领域有着广泛的应用.然而,由于混沌时间序列高度复杂的非线性特征,很难从理论上定量研究.利用贝叶斯网络(BNs)在处理不确定知识方面的优势,并结合相空间重构理论,建立了混沌时间序列非线性全局预测模型,实现对其动力学特性分析,从而达到预测目的.实验结果表明:模型具有良好的稳定性和预测能力,并能够有效地克服过拟合现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨有龙	西安电子科技大学理学院	44	147	7.0	10.0
2	张恒伟	西安电子科技大学理学院	2	22	2.0	2.0
3	朱原媛	西安电子科技大学理学院	2	22	2.0	2.0