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搜索资源 - time series* chaos* prediction
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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
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利用一阶局域加权法进行混沌时间序列的预测。-Using a weighted-rank local-region method of forecasting chaotic time series.
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混沌工具箱
C-C方法计算时间延迟和嵌入维数
混沌时间序列预测-Chaos Toolbox CC method to calculate time delay and embedding dimension of chaotic time series prediction
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SOM-BASED TIME SERIES PREDICTION
Training Time Series
Testing Time Series
Local Linear Mapping (LLM)
Vector-Quantized Temporal Associative Memory (VQTAM)
Global RBF (GRBF, download here) and Local RBF (KRBF)
Local AR predictors using data
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混沌时间序列预测程序与文档
包括CC方法、GP方法、Lyapunov指数预测等-Chaotic time series prediction method procedures and documentation, including CC, GP method, Lyapunov index prediction
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混沌时间序列 吸引子 分形 程序 工具包
混沌时间序列分析与预测工具箱 Version1.2
chaotic time series analysis and prediction matlab toolbox - version 1.2
-Chaotic attractor of fractal time series Toolkit chaotic time series analysis and prediction toolbox Version1.2 chaotic tim
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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
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该文章从混沌和分形的关系出发，基于奇异吸引子的分形结构和时间序列的自仿射特性，提出了一种混沌时间序列的预测方法。采用迭代函数系统跟踪混沌的局部运动轨迹，由此确定统计意义上放射性能最优的时间序列段，并分局吸引子定力和拼贴定理建立预测模型。-This article from the chaos and fractal relationship starting, based on the characteristics of self-affine fractal structure and ti
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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,
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混沌时间序列多步自适应预测方法，非常有用，采用自适应算法，比局部算法要准确-chaos time series prediction
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吕金虎《 混沌时间序列分析及其应用》，对混沌和预测相关的有很大帮助-Lu Jinhu "chaotic time series analysis and its applications," chaos and prediction of great help related
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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
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用matlab实现利用统计混沌方法解决非线性系统时间序列预测的问题-Matlab to make use of statistical chaos method to solve the problem of nonlinear system time series prediction
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用matlab实现利用统计混沌方法解决非线性系统时间序列预测的问题-Matlab to make use of statistical chaos method to solve the problem of nonlinear system time series prediction
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用matlab实现利用统计混沌方法解决非线性系统时间序列预测的问题(Matlab to make use of statistical chaos method to solve the problem of nonlinear system time series prediction)
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应用小波变换和混沌理论相结合的方法对股票市场进行预测 ,即先对股指时序进行小波分解 ,然后对分解得到的高、低频部分分别进行混沌预测 ,再将预测的结果进行小波重构 ,得到原时序的预测结果。 在此基础上应用小波和混沌理论提出进一步提高预测精度的方法 ,即通过对高频部分再进行小分解、混沌预测和小波重构而使高频部分的预测精度得以提高 ,进而提高原始时序的预测精度。(The method of combining wavelet transform and chaos theory is used to
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