检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2007年第32期43卷 135-137,155页

作者：雷霆余镇危中国矿业大学机电与信息工程学院

用来预测混沌时间序列的传统加权局域模型一般用空间距离来定义邻近点的权重,当重构相空间嵌入维数增大时预测效果不是很理想。考虑了关联度对预测中心动力学行为的影响,提出用关联度来定义权重的方法,建立了一个用来预测网络流量新型... 详细信息

用来预测混沌时间序列的传统加权局域模型一般用空间距离来定义邻近点的权重,当重构相空间嵌入维数增大时预测效果不是很理想。考虑了关联度对预测中心动力学行为的影响,提出用关联度来定义权重的方法,建立了一个用来预测网络流量新型的加权局域线性模型。模拟试验结果表明,和传统加权模型相比,当嵌入维数较高的时候,该模型能在较大程度上提高网络流量的预测精度。

关键词：混沌关联度加权局域线性模型

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基于熵权的网络流量预测加权局域线性模型

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计算机工程 2007年第22期33卷 113-115,118页

作者：雷霆余镇危中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院

采用熵权系数代替空间距离来确定相空间邻近相点及其权重的方法,提出了一种网络流量预测的加权局域线性模型,该模型克服了用距离来确定相空间邻近相点及其权重的传统局域模型在预测高嵌入维的混沌时间序列时预测精度下降的缺点。模拟试... 详细信息

采用熵权系数代替空间距离来确定相空间邻近相点及其权重的方法,提出了一种网络流量预测的加权局域线性模型,该模型克服了用距离来确定相空间邻近相点及其权重的传统局域模型在预测高嵌入维的混沌时间序列时预测精度下降的缺点。模拟试验结果表明,和传统加权模型相比,当网络流量时间序列的嵌入维数较高时,该模型能大幅度提高预测精度。

关键词：网络流量熵权加权局域线性模型

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用于混沌时间序列预测的改进型局域线性模型

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通信电源技术 2020年第22期37卷 71-73页

作者：李伟民高仲合曲阜师范大学网络空间安全学院山东曲阜273165

混沌时间序列预测方法中传统的局域线性模型参数值与相空间重构时的参数一样,而后者用于预测不一定最优。利用遗传算法搜索局域线性模型用于预测的最优参数,并进行了实验分析,结果显示利用遗传算法的改进局域线性模型相对于传统的预测... 详细信息

混沌时间序列预测方法中传统的局域线性模型参数值与相空间重构时的参数一样,而后者用于预测不一定最优。利用遗传算法搜索局域线性模型用于预测的最优参数,并进行了实验分析,结果显示利用遗传算法的改进局域线性模型相对于传统的预测模型预测精度较好。

关键词：混沌时间序列局域线性模型遗传算法时间序列预测

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用混沌理论提高潮汐预报的准确度

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海洋学报 2012年第1期34卷 39-45页

作者：李燕初许德伟阮海林国家海洋局第三海洋研究所福建厦门361005

为提高潮位预报的准确性,在具有较长潮汐观测数据的站点,基于混沌理论,对观测值与潮汐模型预测值之差所构成的余水位序列(即误差序列),采用局域线性模型的分析方法,给出可能误差预测,修正模型的预报结果,提高潮汐预报的准确性。所给例子... 详细信息

为提高潮位预报的准确性,在具有较长潮汐观测数据的站点,基于混沌理论,对观测值与潮汐模型预测值之差所构成的余水位序列(即误差序列),采用局域线性模型的分析方法,给出可能误差预测,修正模型的预报结果,提高潮汐预报的准确性。所给例子,对预测跨度T=2h,经局域法修正后,崇武站2007年12月份1个月预测水位统计的RMSE值减少74.7%,厦门站减少60.5%;对T=24h,崇武、厦门两站RMSE值减小都在50%左右。

关键词：潮汐预报混沌理论局域线性模型

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基于分数阶最大相关熵的混沌背景下微弱脉冲信号检测

基于分数阶最大相关熵的混沌背景下微弱脉冲信号检测

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作者：石林重庆理工大学

学位级别：硕士

微弱信号是隐藏在噪声背景中极度微弱的有用信号,它可以从相对性（信号振幅相较于噪声极其微弱,如在早期故障阶段的机械设备,各类对应故障的特征信号以某种方式混合在正常信源信号中,导致特征信号十分微弱;而设备在工作时,又会被强噪声... 详细信息

微弱信号是隐藏在噪声背景中极度微弱的有用信号,它可以从相对性（信号振幅相较于噪声极其微弱,如在早期故障阶段的机械设备,各类对应故障的特征信号以某种方式混合在正常信源信号中,导致特征信号十分微弱;而设备在工作时,又会被强噪声干扰。）和绝对性（信号幅度极小）这两方面来理解。微弱信号检测是发展信息技术、海洋技术等高新技术以及探索和研究新自然规律的一种重要手段,对推动许多领域的发展具有重大的应用价值。微弱信号的检测主要有两个特点:第一,在信噪比较低时对微弱信号进行检测;第二,要求检测具有时效性,但工程中采集的数据长度或持续时间会受到一定的限制。混沌时间序列的预测是基于Takens定理的理论基础,大多数微弱信号是通过解析噪声和信号之间的差异,抑制噪声和剥离微弱信号来检测的。为了更好地抑制混沌噪声,增强算法的鲁棒性,提高信号的检测能力,本文在分数阶最大相关熵算法的基础上,构建了混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测模型（FMSD模型）。首先,收集了大量国内外关于信号检测的文献资料,并进行了阅读、分析和总结;然后,阐述了混沌背景理论、分数阶和相关熵等必备的理论知识;最后,着重于基于分数阶最大相关熵的混沌背景下微弱脉冲信号检测的研究和实现。为了解决混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测问题,需要利用混沌信号对初始值的敏感性及其短期可预测性来重构观测序列的相空间,建立局部线性模型,并使用分数最大相关熵算法进行参数估计,得到单步预测误差。为了准确检测出淹没的微弱脉冲信号,给定了一个检测阈值。实验结果表明,本文模型在增加了一定的计算复杂度的前提下,可以有效地从混沌噪声背景下检测出微弱脉冲信号;该模型可以在混沌噪声背景下,利用较少的数据检测出不同强度的脉冲信号,实现了较低的SNR工作门限,在信噪比为-61.9729d B时,本文模型的检测精度高达100%;MCC模型的F1得分为0.9167,OLS模型的F1得分为0.6286,IIR模型的F1得分为0.8750,CNN模型的F1得分为0.9091,而本文的FMSD模型的F1得分高达0.9565。相较于MCC检测性能提高了4.34%,相较于OLS检测性能提高了52.16%,相较于IIR检测性能提高了9.31%,相较于CNN检测性能提高了5.21%,且FMSD模型的检测速度也快于IIR和CNN模型,不仅可以提高检测精度率,还可以节约时间成本;对于海杂波背景下微弱脉冲信号的检测,信噪比为-49.6767d B时,准确率为99.94%,精度率为79.31%,召回率百分之百,F1综合得分为88.46%,检测效果较为理想。

关键词：混沌噪声微弱脉冲信号检测局域线性模型分数阶最大相关熵

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混沌时间序列的局域多项式系数建模及预测

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统计学与应用 2015年第2期4卷 56-69页

作者：彭相武苏理云李晨龙殷勇孙唤唤重庆理工大学数学与统计学院重庆

由于局域线性模型的简洁、易于实现,在过去的三十年里,它被广泛的研究并用来预测混沌时间序列。本文依据混沌时序的局部特性和非线性特性,在局域线性模型的基础上,提出基于多项式系数自回归模型的局域非线性混沌时间序列预测方法(简称... 详细信息

由于局域线性模型的简洁、易于实现,在过去的三十年里,它被广泛的研究并用来预测混沌时间序列。本文依据混沌时序的局部特性和非线性特性,在局域线性模型的基础上,提出基于多项式系数自回归模型的局域非线性混沌时间序列预测方法(简称局域非线性模型)。相比于局域线性模型,该模型能够有效地逼近混沌时间序列的非线性特性。三种典型的混沌时间序列(Logistic映射、Henon映射和Lorenz系统)的仿真结果表明,局域非线性模型的多步预测性能及预测稳定性均好于局域线性模型,且在样本数据较少的情况下也有较高的预测精度。

关键词：混沌时间序列局域线性模型相空间重构局域非线性模型

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