混沌時間序列自適應(yīng)預(yù)測方法研究
本文關(guān)鍵詞:混沌時間序列自適應(yīng)預(yù)測方法研究
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【摘要】:作為一種非線性動力系統(tǒng),混沌系統(tǒng)通常獲得的系統(tǒng)信息具有不確定性或不完備,由于它具有一般對初始條件極端敏感、存在奇異吸引子等特點,因此一般來說很難建立精確的解析形式的數(shù)學(xué)模型。而自適應(yīng)控制通過當前時刻的數(shù)據(jù)和誤差不斷調(diào)整模型參數(shù),非常適用于具有時變特性或已知數(shù)據(jù)不完整的系統(tǒng)。因此,本文開展混沌時間序列的自適應(yīng)預(yù)測方法研究,將自適應(yīng)控制方法運用到混沌時間序列預(yù)測技術(shù)中。本文主要研究內(nèi)容如下:首先研究了相空間重構(gòu)理論以及時間序列混沌特性判別。相空間重構(gòu)中針對延遲時間和嵌入維數(shù)兩個參數(shù)的選取問題,最佳延遲時間采用自相關(guān)法、互信息量法來確定,最佳嵌入維數(shù)采用飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法和Cao氏方法來確定。在相空間重構(gòu)的基礎(chǔ)上,首先對時間序列作初步的混沌定性分析,然后對特征量作進一步混沌定量分析,最終判定序列是否是混沌序列。建立了基于分數(shù)階LMS算法的Volterra自適應(yīng)預(yù)測。針對傳統(tǒng)混沌預(yù)測模型存在無學(xué)習(xí)能力、精度低、收斂速度慢等問題,提出了基于分數(shù)階LMS算法的Volterra自適應(yīng)預(yù)測模型。采用Volterra自適應(yīng)預(yù)測模型,應(yīng)用分數(shù)階LMS算法調(diào)節(jié)權(quán)重。引入分數(shù)階原理是在標準的LMS算法中增加分數(shù)階微積分項,提高了算法的預(yù)測精度。同時為了簡化分數(shù)階的運算過程,通過引入可調(diào)增益,改進了分數(shù)階LMS算法,提高了算法的計算速度。最后,經(jīng)過對比仿真實驗結(jié)果驗證了所提算法的優(yōu)越性。針對基于時變參數(shù)的混沌時間序列預(yù)測。在基本的預(yù)測模型基礎(chǔ)上,通過采用自適應(yīng)控制方法,合理地添加控制量和設(shè)計分數(shù)階的時變參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)律,解決了含有時變參數(shù)的混沌時間序列的跟蹤預(yù)測。同時為了提高了算法的預(yù)測精度,采用模擬退化算法優(yōu)化時變參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)律,并通過仿真對比實驗驗證了所提算法的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】:天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O415.5;O211.61
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,本文編號:1155006
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