来源:《仪器仪表学报》2014年第01期作者:雷苗;彭宇;彭喜元;
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面向混沌时间序列预测的隐式特征提取算法

混沌时间序列预测研究的2个焦点:一个是增加预测模型的复杂度,以面向控制、水文、气象,脑电生理学等研究背景下的具体预测需求;另一个是引入和改进模式识别领域里的特征提取算法,从而降低混沌数据的预测难度,以提高预测精度。采用经验模态分解和独立成分分析算法,改进线性和非线性特征的提取。并在解析意义下,给出了一种新颖的隐式特征表达。在不改进预测模型的前提下,提出了一种混沌序列隐式特征提取算法。采用经典的Mackey-Glass仿真、比利时皇家天文台太阳黑子数,以及密西西比河实测流量数据实验表明,该方法提高了模型预测精度。 (本文共计1页)......[继续阅读本文]

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