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基于信息熵优化相空间重构参数的混沌时间序列预测

马千里 彭宏 张春涛

基于信息熵优化相空间重构参数的混沌时间序列预测

马千里, 彭宏, 张春涛
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  • 提出一种混沌时间序列相空间重构参数的信息熵优化方法(IEOP),该方法首先使用条件熵表示信息量,建立时间延迟和嵌入维数在相空间中的信息熵优化模型,然后利用遗传算法同时求解两个重构参数,使重构坐标间既保持了良好的独立性又保留了原系统的动力学特征. 通过在Lorenz和Mackey-Glass系统上的数值实验,该方法不仅能够确定合适的嵌入维数和时间延迟,而且能在优化的相空间中获得更多的信息,提高了混沌时间序列的预测精度.
    • 基金项目: 广东省自然科学基金(批准号:9451064101003233),华南理工大学中央高校基本科研业务费专项基金(批准号:2009ZM0125,2009ZM0255)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-01-28
  • 修回日期:  2010-02-23
  • 刊出日期:  2010-11-15

基于信息熵优化相空间重构参数的混沌时间序列预测

  • 1. (1)华南理工大学计算机科学与工程学院,广州 510006; (2)华南理工大学计算机科学与工程学院,广州 510006;重庆三峡学院数学与计算机科学学院,重庆 404000
    基金项目: 

    广东省自然科学基金(批准号:9451064101003233),华南理工大学中央高校基本科研业务费专项基金(批准号:2009ZM0125,2009ZM0255)资助的课题.

摘要: 提出一种混沌时间序列相空间重构参数的信息熵优化方法(IEOP),该方法首先使用条件熵表示信息量,建立时间延迟和嵌入维数在相空间中的信息熵优化模型,然后利用遗传算法同时求解两个重构参数,使重构坐标间既保持了良好的独立性又保留了原系统的动力学特征. 通过在Lorenz和Mackey-Glass系统上的数值实验,该方法不仅能够确定合适的嵌入维数和时间延迟,而且能在优化的相空间中获得更多的信息,提高了混沌时间序列的预测精度.

English Abstract

参考文献 (29)

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