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基于分数阶最大相关熵算法的混沌时间序列预测  
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【英文篇名】 Prediction of chaotic time series based on the fractional-order maximum correntropy criterion algorithm
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【作者】 王世元; 史春芬; 钱国兵; 王万里;
【英文作者】 Wang Shi-Yuan; Shi Chun-Fen; Qian Guo-Bing; Wang Wan-Li; College of Electronic and Information Engineering; Southwest University; Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing;
【作者单位】 西南大学电子信息工程学院; 非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室;
【文献出处】 物理学报 , Acta Physica Sinica, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 混沌时间序列预测; 自适应滤波器; 分数阶微分; 最大相关熵准则;
【英文关键词】 prediction of chaotic time series; adaptive filter; fractional-order derivative; maximum correntropy criterion;
【摘要】 为提高最大相关熵算法对混沌时间序列的预测速度和精度,提出了一种新的分数阶最大相关熵算法.在采用最大相关熵准则的基础上,利用分数阶微分设计了一种新的权重更新方法.在alpha噪声环境下,采用新的分数阶最大相关熵算法对Mackey-Glass和Lorenz两类具有代表性的混沌时间序列进行预测,并分析了分数阶的阶数对混沌时间序列预测性能的影响.仿真结果表明:与最小均方算法、最大相关熵算法以及分数阶最小均方算法三类自适应滤波算法相比,所提分数阶最大相关熵算法在混沌时间序列预测中能够有效地抑制非高斯脉冲噪声干扰的影响,具有较快收的敛速度和较低的稳态误差.
【英文摘要】 Recently, adaptive filters have been widely used to perform the prediction of chaotic time series. Generally, the Gaussian noise is considered for the system noise. However, many non-Gaussian noises, e.g., impulse noise and alpha noise, exist in real systems. Adaptive filters are therefore required to reduce such non-Gaussian noises for practical applications. For improving the robustness against non-Gaussian noise, the maximum correntropy criterion(MCC) is successfully used to derive various robust adaptiv...
【基金】 国家自然科学基金(批准号:61671389); 中国博士后科学基金(批准号:2017M610583); 重庆市博士后科研项目特别资助(批准号:Xm2017107); 中央高校基本科研业务费(批准号:XDJK2017D177,XDJK2017D178)资助的课题~~
【更新日期】 2018-01-25
【分类号】 O415.5
【正文快照】 和自适应预测法[5]三大类.全局预测法采用全部1引言已知数据拟合非线性函数,但当非线性函数关系较复杂时,这种方法不能精确拟合非线性函数.局域混沌系统对初始值敏感的特性使输入信号的预测法仅利用相空间中部分数据拟合非线性函数,微小变化均能快速体现在输出信号中,所以混沌?

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