非线性时间序列混沌特性分析及短期预测

• 作者: 刘道文 忽海娜
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 数学
• 关键词: 非线性 时间序列 混沌特性 预测
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 370-373
• 页数: 4页
• 分类号: O241.5
• 字数: 2954字
• 语种: 中文

摘要

为提高非线性时间序列预测的准确性和可靠性,采用基于混沌理论的方法对时间序列进行分析和预测.在研究关联维数和最大Lyapunov指数算法基础上,利用关联维数和最大Lyapunov指数判定时间序列的混沌特性,根据混沌特性参数建立预测模型,并对非线性时间序列进行预测.以上海证券交易所股票价格指数时间序列为实例验证预测模型,研究结果表明,基于混沌特性参数建立的预测模型具有较好的预测能力和预测精度,证明用该方法预测非线性时间序列具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	忽海娜	许昌学院网络中心	21	116	6.0	10.0
2	刘道文	许昌学院公共实验中心	19	116	5.0	10.0