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低维混沌时序非线性动力系统的预测方法及其应用研究

马军海 陈予恕

马军海, 陈予恕. 低维混沌时序非线性动力系统的预测方法及其应用研究[J]. 应用数学和力学, 2001, 22(5): 441-448.
引用本文: 马军海, 陈予恕. 低维混沌时序非线性动力系统的预测方法及其应用研究[J]. 应用数学和力学, 2001, 22(5): 441-448.
MA Jun-hai, CHEN Yu-shu. Study on the Prediction Method of Low-Dimension Time Series That Arise From the Intrinsic Nonlinear Dynamics[J]. Applied Mathematics and Mechanics, 2001, 22(5): 441-448.
Citation: MA Jun-hai, CHEN Yu-shu. Study on the Prediction Method of Low-Dimension Time Series That Arise From the Intrinsic Nonlinear Dynamics[J]. Applied Mathematics and Mechanics, 2001, 22(5): 441-448.

低维混沌时序非线性动力系统的预测方法及其应用研究

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(19990510);国家重点基研础究专项经费资助项目(G1998020316)
详细信息
    作者简介:

    马军海(1965-),男,教授,二站博士后;陈予恕(1931-)山东肥城人,教授,博导,俄国科学院外籍院士.

  • 中图分类号: O175.14;O241.1

Study on the Prediction Method of Low-Dimension Time Series That Arise From the Intrinsic Nonlinear Dynamics

  • 摘要: 主要研究由低维混沌时序所确定的非线性动力系统的预测方法及其应用。在国外学者研究工作的基础上,应用一种非线性混沌模型在相空间内对时序进行重构工作,先通过改进的最小二乘方法来估计模型的参数,满足一定精度后,再采用最优化方法来估计模型的参数,并用所求得的混沌时序模型在其相空间内对时序的未来值进行预测。给出了非常有代表性的实例对文中模型和算法进行验证。结果发现采用该算法能较准确地求得模型的参数,在相空间中对混沌时序进行预测,将传统方法中的外推变成了相空间中的内插,及选取最佳的模型阶数等工作都能增加预测的准确程度,且混沌时序不可能进行长期的预测。
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出版历程
  • 收稿日期:  2000-02-22
  • 修回日期:  2001-01-08
  • 刊出日期:  2001-05-15

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