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嵌入窗方法确定混沌系统重构参数的仿真研究

系统仿真学报 2013年第6期25卷 1219-1225页

作者：行鸿彦龚平徐伟南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据,以LORENZ典型混沌系统为研究对象,通过仿真实验研究了两种嵌入窗方法(c-c法和自动嵌入式相空间重构算法)确定相空间重构参数的步骤和嵌入窗确定指标的选取依据,指出了嵌入窗方法... 详细信息

Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据,以LORENZ典型混沌系统为研究对象,通过仿真实验研究了两种嵌入窗方法(c-c法和自动嵌入式相空间重构算法)确定相空间重构参数的步骤和嵌入窗确定指标的选取依据,指出了嵌入窗方法的适用条件和局限性,在自动嵌入式相空间重构算法的基础上提出了AD法和BP神经网络相结合的嵌入窗相空间重构方法,并分析了积分步长对混沌系统重构参数的影响。仿真研究表明,嵌入窗宽度必须由嵌入维和时间延迟共同确定,基于平均轨道周期的改进c-c法利用低维混沌时间序典的伪周期特性,能够快速确定嵌入窗宽度,改善计算效果。

关键词：混沌时间序列相空间重构嵌入窗 c-c法 BP神经网络

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半导体光纤环形激光器输出状态分析与分类

光子学报 2009年第10期38卷 2449-2457页

作者：赵莉方捻王颖黄肇明上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室上海大学通信与信息工程学院上海200072

研究了不同注入电流、不同输出偏振度下,半导体光纤环形激光器输出光的混沌特性.分别采用时域观察法、c-c法、Wigner-ville分布时频分析法、最大Lyapunov指数法联合分析输出光的时域、频域统计特性.从而将激光器输出按偏振度划分为三类... 详细信息

研究了不同注入电流、不同输出偏振度下,半导体光纤环形激光器输出光的混沌特性.分别采用时域观察法、c-c法、Wigner-ville分布时频分析法、最大Lyapunov指数法联合分析输出光的时域、频域统计特性.从而将激光器输出按偏振度划分为三类:偏振度在0%到20%,随着电流的增大,激光器输出偏振混沌激光,其类型发生阶跃性跳变;偏振度在30～80%,激光器输出仍以偏振混沌激光为主,其类型不随电流增大而发生跳变;偏振度趋于90～100%,激光器输出以强度混沌激光为主,偏振混沌光随着偏振度趋向100%而下降为零.利用虚假邻点法计算嵌入维数和回归图法重构吸引子,得到上述三种输出类型的复杂程度依次是:椭圆吸引子(6维)、方形吸引子(7维)、点形吸引子(5维).由此得出,半导体光纤环形激光器用于偏振混沌通信的最佳区域为:偏振度处于30%至80%,注入电流处于330mA～550mA.

关键词：光混沌半导体光纤环形激光器 c-c法 Wigner-ville时频分析法最大Lyapunov指数虚假邻点法回归图法

基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测

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电力系统保护与控制 2014年第15期42卷 80-86页

作者：肖迁李文华李志刚刘金龙刘会巧电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室(河北工业大学) 天津300130

为了提高超短期风电功率预测精度,使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题,先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号,再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模,最后求和各层预测信号。由于功... 详细信息

为了提高超短期风电功率预测精度,使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题,先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号,再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模,最后求和各层预测信号。由于功率和风速具有混沌特性,用c-c法联合优化重构相空间的参数,以嵌入维数为神经网络输入层节点数。应用于山东某风电场,仿真结果表明,与BP神经网络模型相比,该算法预测风速和功率精度较高,但风速预测值经过实际功率曲线转换后,功率预测精度变差。

关键词：小波分析相空间重构 c-c法遗传算法神经网络功率曲线转换法

基于混沌理论的汉江上游安康站1950—2014年逐月降水量特征

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长江科学院院报 2021年第7期38卷 137-142页

作者：赵自阳王红瑞赵岩胡立堂刘海军北京师范大学水科学研究院北京100875 北京师范大学城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室北京100875 北京师范大学地下水污染控制与修复教育部工程研究中心北京100875

通过对安康站1950—2014年逐月降水量的趋势进行分析,发现其降水存在周期变化。基于自相关函数法、c-c关联积分法来确定安康站降水的非线性系统的延迟时间、嵌入维数后,对降水序列进行了相空间重构,并利用G-P关联维法以及最大Lyapunov... 详细信息

通过对安康站1950—2014年逐月降水量的趋势进行分析,发现其降水存在周期变化。基于自相关函数法、c-c关联积分法来确定安康站降水的非线性系统的延迟时间、嵌入维数后,对降水序列进行了相空间重构,并利用G-P关联维法以及最大Lyapunov指数法进行混沌特征识别。结果显示:采用G-P关联维算法分析安康站1950—2014年降水时间序列并不能得到其存在混沌特性的结果,但最大Lyapunov指数法显示其存在混沌性;基于现有780个月份降水数据,可预报的最大时间长度为7个月。研究结果可为当地和下游地区的径流预报提供科学支撑。

关键词：降水量特征混沌理论 c-c法 G-P关联维法预报时间尺度汉江上游安康站

混沌RBF神经网络对配变电系统气体传感的智能化预测

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仪表技术与传感器 2020年第4期 102-106页

作者：陈亮高杨德沈海平鲁方林王文瑞国网江苏省电力有限公司电力科学研究院江苏南京211103 中国科学院上海高等研究院上海2012100 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司江苏无锡214000

配电变站处在高压的运行环境下,保障环境中的气体质量非常重要。于是先构建阵列式传感器监测系统对配电变站气体进行监测,然后提出相空间重构的混沌RBF神经网络对其建立预测模型,提前做好安全监管措施。对传感器采集的的气体先用c-c法... 详细信息

配电变站处在高压的运行环境下,保障环境中的气体质量非常重要。于是先构建阵列式传感器监测系统对配电变站气体进行监测,然后提出相空间重构的混沌RBF神经网络对其建立预测模型,提前做好安全监管措施。对传感器采集的的气体先用c-c法优化得到延迟时间τ和嵌入维数m,进而优化重构的相空间,然后再采用Lyapunov指数判断气体具有相空间混沌特性,对相空间重构进行混沌分析,有效地展示混沌吸引子动力学特性,通过吸引子相图反映出其混沌特性。通过重构后的吸引子训练径向基RBF神经网络进行训练和预测。通过对比RBF神经网路,发现混相空间重构的混沌RBF在这个预测中比RBF神经网路预测的精度更高。

关键词：阵列式传感器系统混沌 RBF神经网络相空间重构 c-c法 Lyapunov指数

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基于混沌径向基函数的风电功率短期预测

电源技术 2014年第12期38卷 2328-2330,2369页

作者：李玲玲李宗礼李俊豪李志刚河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室天津300130 许继集团有限公司河南许昌461000

风电功率预测方法分为两类,即直接预测法与功率曲线转换法。因风电功率具有混沌特性,故将混沌时间序列的相关理论引入到风速和风电功率预测中。鉴于预测精度在很大程度上取决于模型参数的选择,为此先用c-c法联合优化了重构相空间的参数... 详细信息

风电功率预测方法分为两类,即直接预测法与功率曲线转换法。因风电功率具有混沌特性,故将混沌时间序列的相关理论引入到风速和风电功率预测中。鉴于预测精度在很大程度上取决于模型参数的选择,为此先用c-c法联合优化了重构相空间的参数,再用径向基RBF神经网络模型直接预测风电功率,或者由该模型得到风速预测值后,根据对应的风电机组功率特性曲线而推算出风电功率预测值。实例分析结果表明:所提出的两种方法均有较高的预测精度,其中基于混沌径向基RBF神经网络的风电功率直接预测法效果更优。

关键词：风电功率短期预测混沌特性相空间重构 c-c法直接预测法功率曲线转换法 RBF神经网络

基于混沌因子及相空间重构后的神经网络短期电价预测的研究

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继电器 2008年第1期36卷 48-51,72页

作者：罗欣周渝慧郭宏榆北京交通大学电气工程学院北京100044

影响电价因素众多,但在现实中不可能获得所有信息的资料,在这种信息不完全的情况下,为了更好地提高电价预测精度,通过分析电价和负荷时间序列的混沌性,用c-c方法分别重构其相空间,揭示出其本身蕴涵的规律,并采用数据挖掘技术中的相似搜... 详细信息

影响电价因素众多,但在现实中不可能获得所有信息的资料,在这种信息不完全的情况下,为了更好地提高电价预测精度,通过分析电价和负荷时间序列的混沌性,用c-c方法分别重构其相空间,揭示出其本身蕴涵的规律,并采用数据挖掘技术中的相似搜索技术,挖掘出与预测日变化规律最相似的时间序列作为样本,利用BP神经网络这一具有高度自学习自适应能力的网络,拟合电价序列的重构函数。利用美国PJM电力市场的实际数据进行了实例预测,结果显示出良好的预测精度,并比传统BP网络能更好地预测休息日电价。

关键词：电价预测混沌理论 BP神经网络数据挖掘技术 c-c法

基于最大Lyapunov指数的混沌预测在洪水实时预报中的应用

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水利水电技术 2016年第1期47卷 102-106页

作者：孙义黄显峰南水北调中线干线工程建设管理局北京100038 河海大学水利水电学院江苏南京210098

为提高洪水预报精度,从而提高水库防洪调度可信度,采用混沌预测模型,研究了复杂洪水动力特征和非线性特征并分析洪水实时预报问题。考虑到时间延迟与嵌入维数的相关性,利用c-c法计算相空间重构参数,判别了洪水混沌特性。为避免由嵌入维... 详细信息

为提高洪水预报精度,从而提高水库防洪调度可信度,采用混沌预测模型,研究了复杂洪水动力特征和非线性特征并分析洪水实时预报问题。考虑到时间延迟与嵌入维数的相关性,利用c-c法计算相空间重构参数,判别了洪水混沌特性。为避免由嵌入维数m的选取引起的最大Lyapunov指数的明显波动,使用了改进的小数据量方法计算最大Lyapunov指数。构造了基于最大Lyapunov指数的混沌洪水实时预报模型,并将其应用到湖南五强溪水库的洪水预报,计算结果表明该模型具有较高的预报精度。

关键词：混沌预测 c-c法小数据量方法最大Lyapunov指数洪水预报

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基于多尺度分解的风电场风速预测研究

基于多尺度分解的风电场风速预测研究

作者：陈盼华南理工大学

学位级别：硕士

目前,如何将风电机组安全可靠地接入电网是亟待解决的难题,它在一定程度上已使我国风电产业的发展步伐受滞,大量已建成的风力发电机闲置,造成了巨大的资源浪费和经济负担。解决此问题的有效途径之一是提高风电功率的预测精度:首先,可通... 详细信息

目前,如何将风电机组安全可靠地接入电网是亟待解决的难题,它在一定程度上已使我国风电产业的发展步伐受滞,大量已建成的风力发电机闲置,造成了巨大的资源浪费和经济负担。解决此问题的有效途径之一是提高风电功率的预测精度:首先,可通过预测为电网调度部门提供重要信息,协助其制定合理的日运行方式并及时调整调度计划,维持电网实时平衡,提高电力系统稳定性;其次,可协助制定系统检修计划,降低风电运营成本,提高风电场发电效率;再次,在电力市场环境下,可促进风电竞价上网,提高风电竞争力。风电输出功率最关键的决定因素是风速,因此,风速预测是风电功率预测的基础和前提,关于风速变化基理及其预测方法的研究已在国内外迅速展开。过去的研究表明,由于风速具有较强的间歇性、随机性和波动性,传统方法很难取得准确的预测结果,而在预测前先用信号处理领域的一些方法对风速进行分解,则可显著提高预测精度。本文采用基于多尺度分解的方法对提前1-6小时,间隔为10min的风速预测进行研究,主要思路为:首先将原始风速看成一系列不同变化频率的子分量的相互耦合,用分解算法对其进行多尺度分解从而实现解耦,再用混沌理论中的c-c法进行相空间重构,建立各子序列的预测模型,并用支持向量回归算法分别对其进行训练和预测,各预测结果的叠加即是最终的预测风速。本文提出了基于小波包以及基于数学形态学滤波器的多尺度风速分解算法,与现有的一些分解算法如小波分析、经验模态分解等进行比较分析。对两组具有不同特点的风速进行预测,以检验模型的有效性。与不进行风速序列分解的支持向量回归方法、持续法的对比实验证明,通过分解,风速预测精度显著提高,算法对不同数据的适应性也大大增强;在众多分解算法中,小波包分解的效果最好,即使在风速急剧变化的情况下亦能准确跟踪其变化,是值得进一步研究和发展的方向。

关键词：风速预测支持向量回归多尺度分解小波包分解形态学分解 c-c法