用于混沌时间序列预测的分维指数加权一阶局域算法

摘要：

提出分维指数加权一阶局域算法.该算法用最大Lyapunov指数和重构相点各分量所对应的延迟时间的乘积作为幂,构造一个指数形式的衰减因子,对加权一阶局域法的向量距离公式进行修正.修正后的距离公式不仅体现了各相点与中心点的相关性,还表示了相点各分量与中心点第一分量的关联程度.利用该算法对Logistic混沌时间序列进行预测的结果表明,相对于现有算法,本文所提算法明显提高了预测精度,而且序列的混沌性愈强,嵌入维数愈大,改进效果愈明显.

关键词：加权一阶局域法、最大Lyapunov指数、混沌时间序列、预测

所属期刊栏目：47

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：河北省自然科学基金资助项目F2009000224;河北省科技攻关计划资助项目072135190

在线出版日期：2010-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：12-15,7