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混沌时间序列基于邻域点的非线性多步自适应预测

Nonlinear adaptive multi-step-prediction of chaotic time series based on points in the neighborhood

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【作者】 甘建超； 肖先赐；

【Author】 Gan Jian-Chao 1)2) Xiao Xian-Ci 1) 1)(Department of Electronic Engineering, University of Electronic Scie nce and Technology of China, Chengdu 610054, China) 2)(National Electronic Warfare Laboratory, Chengdu 610036, China)

【机构】 电子科技大学电子工程学院,电子科技大学电子工程学院 成都610054； 电子对抗国防科技重点实验室,成都610036,成都610054；

【摘要】 根据流形理论 ,利用混沌时间序列中某点邻域内最近几点的P次迭代像 ,提出了一种多步自适应预测算法 .仿真说明 ,这种算法使得预测速度成倍提高 ,而预测稳定后得到的误差均方根序列呈指数增长趋势 ,这个指数就是该混沌时间序列的Lyapunov指数 .

【Abstract】 In this paper a class of nonlinear adaptive multi-step-prediction algo rithm based on the manifold theory was proposed. We have performed the multi-st e p-prediction by exploiting images of P-step iterations of several nearest neighb ors with this method. The simulation indicated that this method was available an d could improve the prediction speed, and that the series of the standard deviat ion of error after prediction has an exponential growth ratio that is the largest Ly apunov exponent.

【关键词】 混沌时间序列； 邻域； 非线性自适应预测； Lyapunov指数；
【Key words】 chaotic time series； neighborhood； nonlinear adaptive prediction； Lyapunov expon ent；
【基金】 国防科技预研基金 (批准号 :5 14 3 5 0 5 0 10 1DZ0 2 0 3 )资助的课题~~
  • 【文献出处】 物理学报 ,Acta Physica Sinica , 编辑部邮箱 ,2003年12期
  • 【分类号】O415.5
  • 【被引频次】28
  • 【下载频次】333
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