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A_sparse_Volterra_filter_with_application_to_nonli
- 用于混沌时间序列自适应预测的一种稀疏Volterra滤波器-For chaotic time series prediction of a sparse adaptive Volterra filter
C_CPaper
- 摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效
pre_by_lya_new
- 基于混沌时间序列的利亚普诺夫指数预测是当今的重要方向，现将自编最新的利亚普诺夫指数预测的分享。-Based on the Liapunov index of chaotic time series prediction is an important direction today, now composing the latest Liapunov index forecast sharing.
max.Lyapunov
- 混沌时间序列最大Lyapunov指数的计算,每种方法都很有用-Chaotic time series the largest Lyapunov index calculation, each method is very useful for
Chaotic_time_series_prediction_method
- 此文档介绍了混沌时间序列的几种分析方法，有参考价值-This document describes several of the chaotic time series analysis methods, there is reference value
An_improved_method_for_forming_the_chaotic_sequenc
- 介绍了一种改进的混沌时间序列的产生方法，可以当做混沌时间序列源-Introduced an improved method for forming the chaotic time series, can serve as a source of chaotic time series
Loren_Chaos_serises
- 产生Lorenz混沌序列,为下一步非线性时间序列研究打下基础-Construct Lorenz chaotic seris for the research of nonlinear time series.
fractal
- 常用分形matlab程序（经测试）具体为几种常见混沌时间序列matlab实现-Commonly used fractal matlab program (tested) specific for several common realization of chaotic time series matlab
lorez-guanlianweishu
- lorez关联维数是混沌时间序列的很重要的性能指标-lorez correlation dimension of chaotic time series is a very important performance index
ss
- 毕业用的时间序列混沌分析，里面吧包含相空间重构，李雅普诺夫指数求取，小波去噪-Graduated with a chaotic time series analysis, which it contains the phase space reconstruction, Lyapunov exponent for wavelet denoising, etc.
Main_Duffing2
- 这是一个产生混沌时间序列Duffing2吸引子的程序-Duffing2
Main_Duffing
- 这是一个产生混沌时间序列Duffing吸引子的程序-Duffing
Main_Ikeda
- 这是一个产生混沌时间序列Ikeda吸引子的程序-Ikeda
Main_Logistic
- 这是一个产生混沌时间序列Logistic映射的程序-Logistic
Main_Chens
- 这是一个产生混沌时间序列Chens吸引子的程序-Chens
chaos
- 几个典型的混沌时间序列的生成程序,给出了各个混沌系统的吸引子图形-Several time series generated typical chaotic program
short-termloadforecastingwithchaostimeseries
- 文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forec
papersforPhaseSpaceReconstruction
- 混沌时间序列相空间重构方面的论文，重要研究了嵌入微和延迟时间选择的相关内容。-Chaotic time series phase space reconstruction papers on the importance of the embedded micro-and delay the timing of relevant content.
FS
- 采用局部线性逼近法来预测复杂的混沌时间序列。-Local linear approximation method using chaotic time series prediction