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含噪混沌时间序列预测误差分析

王新迎 韩敏 王亚楠

含噪混沌时间序列预测误差分析

王新迎, 韩敏, 王亚楠
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  • 对于含噪混沌时间序列预测问题, 传统方法存在较大的经验性, 对预测误差的构成分析不足, 因而忽略了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异性. 本文将实际预测误差分解为预测器偏差和输入扰动误差, 并对整体最小二乘和正则化两种全局预测方法进行分析比较, 进而说明整体最小二乘适用于混沌动态的重建, 对预测器偏差影响较大, 而正则化方法能够改善预测器敏感性, 对输入扰动误差影响较大. 通过两个仿真实例, 展示了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异, 在对比最小二乘和正则化方法的同时验证了实际预测误差受预测器偏差和输入扰动误差共同作用. 并指出, 在实际操作时应在二者间寻求平衡, 以便使模型预测精度达到最优.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 61074096)资助的课题.
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    Zhang J S, Xiao X C 2000 Chin. Phys. 9 6

    [18]

    Van G J, Schoukens J, Pintelon R 2000 IEEE Trans. Neural Netw. 11 2

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    Lei M, Meng G 2008 Chaos Solitons Fract. 36 2

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    Bishop C M 1995 Neural Comput. 7 1

    [22]

    An G Z 1996 Neural Comput. 8 3

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-06-11
  • 修回日期:  2012-10-26
  • 刊出日期:  2013-03-05

含噪混沌时间序列预测误差分析

  • 1. 大连理工大学, 电子信息与电气工程学部、控制科学与工程学院, 大连 116023
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 61074096)资助的课题.

摘要: 对于含噪混沌时间序列预测问题, 传统方法存在较大的经验性, 对预测误差的构成分析不足, 因而忽略了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异性. 本文将实际预测误差分解为预测器偏差和输入扰动误差, 并对整体最小二乘和正则化两种全局预测方法进行分析比较, 进而说明整体最小二乘适用于混沌动态的重建, 对预测器偏差影响较大, 而正则化方法能够改善预测器敏感性, 对输入扰动误差影响较大. 通过两个仿真实例, 展示了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异, 在对比最小二乘和正则化方法的同时验证了实际预测误差受预测器偏差和输入扰动误差共同作用. 并指出, 在实际操作时应在二者间寻求平衡, 以便使模型预测精度达到最优.

English Abstract

参考文献 (22)

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