C-C方法的混沌时间序列分析

时间序列的小波分析 时间序列（Time Series）是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息

内容推荐预测是作决策、规划之前的必不可少的重要环节，是科学决策、规划的重要前提。混沌时间序列预测是预测领域内的一个重要研究方向。基于小波和人工神经网络的混沌时间序列预测研究是近几年来的研究热点，受到了

时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。

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基于混沌时间序列分析的国民生产总值的预测研究，王洪礼，葛根，本文利用混沌动力学原理，采用基于相空间重构技术的混沌时间序列分析方法， 对改革开放以来（1978－2004）中国国民生产总值（GDP）时

针对混沌时间序列的多步预测, 提出了基于最大互信息(MMI) 的建模方法. 首先建立时间延迟、嵌入维 数和预测步长在相空间的最大信息量模型; 然后利用遗传算法求解并确定混沌时间序列的最佳预测结构; 最

不直接考虑气候等随机因素,根据过去贵州电网短期负荷时间序列,利用小数据量方法计算最大李雅普诺夫指数,并通过李雅普诺夫指数定义的性质对贵州电网短期负荷时间序列进行混沌性仿真检验,结果具有混沌性。

提出一种新的基于递阶模糊聚类系统的模糊建模方法.目的在于通过一系列的步骤优化T-S 模糊模型结构,实现非线性系统的建模和预测.首先利用最近邻聚类法初始划分输入空间, 得到规则数及初始聚类中心, 用模糊

2010兰大基于改进回声状态网络的混沌时间序列多步预测

摘要：提出一种基于量子粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行混沌时间序列预测的新方法。在确定径向基函数网络的隐层节点数后，将相应网络的参数，包括隐层基函数中心、扩展常数，以及输出权值和偏移编码成学习