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混沌时间序列的自适应高阶非线性滤波预测

张家树 肖先赐

混沌时间序列的自适应高阶非线性滤波预测

张家树, 肖先赐
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出版历程
  • 收稿日期:  1999-11-16
  • 修回日期:  2000-01-13
  • 刊出日期:  2000-07-20

混沌时间序列的自适应高阶非线性滤波预测

  • 1. 电子科技大学电子工程系,成都 610054
    基金项目: 

    国防预研基金(批准号:98JS05.4.1.DZ0205)资助的课题.

摘要: 根据混沌序列产生的确定性和非线性机制,基于Volterra级数展式和混沌序列高阶奇异谱特征,提出了一种高阶非线性傅里叶红外(HONFIR)滤波预测模型用于混沌时间序列的自适应预测.其自适应算法采用时域正交算法来自适应地跟踪混沌的运动轨迹,而不是重构混沌系统 的全局或局部运动轨迹.实验研究表明:(1)这种HONFIR自适应滤波器能够有效地预测一些超 混沌序列.(2)预测混沌序列的性能与预测模型的非线性拟合能力有关,但并非非线性程度越 高,预测性能就越好.(3)当HONFIR滤波器对混沌序列的非线性拟合精度高时,其自适应预测 的性能与其输入维数的关系不受Takens嵌入定理的约束.(4)HONFIR自适应滤波器具有一定的 抗噪能力.

English Abstract

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