基于BEMD的染噪混沌时间序列预测方法

• 作者: 曲建岭 王小飞 郭超然 高峰
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌预测 模态混叠 复数据经验模态分解 高斯白噪声
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 44-47,51
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2389字
• 语种: 中文

摘要

基于经验模态分解(EMD)方法对染噪混沌时间序列进行预测时,模态混叠会降低预测精度和最大可预测时间.针对这一问题,将复数据经验模态分解(BEMD)引入到染噪混沌时间序列的预测,在BEMD过程中以高斯白噪声分解的内禀模态函数(IMF)为基函数来驱动染噪混沌信号的分解,从而减小模态混叠对混沌预测的影响.Lorenz混沌时间序列和Henon混沌时间序列的预测实例表明,本方法相对于EMD方法在预测精度和最大可预测时间上都有一定程度的提高.