自适应局部线性化法预测混沌时间序列

摘要：

提出一种基于奇异值分解最小二乘法的自适应局部线性化预测方法.它要求数据矩阵的条件数不大于给定阈值,并据此自适应地确定当前相空间的维数,然后根据新的嵌入维数重构数据矩阵,进行模型的参数估计和计算当前预测值.实验结果说明所提方法精度高且稳健.特别是当嵌入维数接近最邻近向量的数目时,其性能显著优于普通局部线性化方法.

关键词：混沌时间序列、局部线性化、预测、预报、奇异值分解

所属期刊栏目：24

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：陕西省科技发展基金2000K08-G12

在线出版日期：2004-08-26（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：67-71