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bestdimensionm
- 在用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-using chaos theory and neural networks for short-term load forecasts, the neural network is essential to choose an input, The procedure used matlabl achieved a chaotic time series bas
s23uan
- 本程序时基于混沌理论和ELMAN神经网络的短期负荷预测，能取得很好的预测效果，直接使用该程序就能实现电力短期负荷预测，同样使用于其他类型的时间序列预测-the procedures based on chaos theory and neural networks ELMAN short-term load forecasts, can be achieved very good results forecast, the direct use of the procedure we will
网络流量的混沌特性研究及网络流量预测算法研究
- 本文针对网络流量的混沌特性，介绍网络流量的相空间重构方法和参数确认的方 法，并通过简单的试验验证理论的可用性。 同时将小波变换和非线性动力学方法相结合研究网络流量的混沌特性，并改进相空 间重构方法。将混沌吸引子投影于小波滤波器向量所张的空间中，并充分利用了小波变 换的去噪优点，将小波变换与相空间重构结合，构建出一个新的重构模型，并用试验证 明其优越性。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入到网络流量预测中，给网络数 据流的预测方法都提供了行之有效的新方法。
C-CDocument
- 对混沌时间序列相空间重构C—C方法的三点不足，提出了一种基于改进的C-c方法的 确定曩优时延与嵌入窗的新算法．在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数， 合理选择试参数，能在不严重损失估计精度的前提下，大大加快计算速度。在理论分析的基础上， 用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构，仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确， 对最优嵌入窗的选取更可靠。-Of chaotic time series phase space reconstruction method
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab
lu
- 在用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-In chaos theory and neural networks with short-term load forecasting, neural network is essential to choose the input, the program implemented with matlabl chaotic time series based o
chaos
- 《混沌时间序列分析及其应用》主要介绍了混沌时间序列的基本理论、方法及应用，共分七章：混沌动力学、时间序列的重构相空间、混沌控制与同步等。-"Chaotic Time Series Analysis and Its Applications," introduces the basic theory of chaotic time series, methods and applications, is divided into seven chapters: chaotic dynamics,
average-period-of-chaos
- 混沌理论学习资料-混沌时间序列的平均周期计算方法-Chaos theory learning materials- the average period of chaotic time series is calculated
The-chaos-sequence-forecast-function
- 基于混沌理论的时间序列的系统多步预测函数-Based on the theory of chaos time series prediction function of the system
cnn
- 用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-Chaos theory and neural network short-term load forecasting, neural network input is essential to choose the program implemented in matlabl choice of embedding dimension based on chaot
hundunshijianyuce
- 混沌时间序列的Volterra级数多步预测研究，混沌理论认为在混沌系统中，初始条件的十分微小的变化经过不断放大，对其未来状态会造成极其巨大的差别。 -Volterra series of chaotic time series multi-step prediction, chaos theory is that in the chaotic system, the initial conditions of very small changes through continuous zoom,
Intelligent-Prediction
- 质量非常好的一篇博士论文。冲击破坏过程十分复杂，很难建立精确的数学模型，但目前具有冲击危险性的矿井都采取了多种监测措施，可以获得大量冲击地压监测数据。本论文以获取的冲击地压监测历史时间序列数据为基础，在相空间重构出的动力学空间中分析其混沌特性，基于混沌预测理论，采用智能算法对多个冲击地压监测变量进行预测研究，并采用集成分类方法对冲击危险性进行识别预测研究。-Quality is very good a doctoral dissertation. The impact of the destru
混沌时间序列分析源程序
- 因为毕业设计的原因，开始接触混沌时间序列分析，刚开始的确有些不好入门，对初学者来说一些程序自己编写挺困难，特别希望有高手指点或者有参考程序。 我在论坛上得到了大家的热心帮助，作为一个“过来人”看到论坛上经常有人求助时间序列分析的相关程序，或者想参考，或者是急用，我相信大家也遇到过相似的问题——有些贴出来的程序往往是错误的或者无法运行。 为了感谢论坛和大家的帮助，也为了帮助那些初学者更快的入门，我会在这个帖子里贴出我自己毕业设计时的Matlab源程序以供大家参。 时间序列分析的主要程序也就是
LargestLyapunov_Rosenstein
- 混沌时间序列预测中，重构相空间采用小数据量法求取最大李雅普莫诺夫指数。(In the prediction of chaotic time series, the maximum lyapunov index is obtained by the method of small data quantity in the reconstructed phase space.)