混沌时间序列基于邻域点的非线性多步自适应预测

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.

关键词：混沌时间序列、邻域、非线性自适应预测、Lyapunov指数

所属期刊栏目：52

分类号：O4(物理学)

资助基金：国防科技预研基金51435050101DZ0203

在线出版日期：2004-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2995-3001