基于Cao方法求得混沌時(shí)間序列相空間重構(gòu)的最優(yōu)化嵌入維的Matlab程序
資源簡(jiǎn)介:基于Cao方法求得混沌時(shí)間序列相空間重構(gòu)的最優(yōu)化嵌入維的Matlab程序
上傳時(shí)間: 2013-12-04
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資源簡(jiǎn)介:利用互信息法求得混沌時(shí)間序列相空間重構(gòu)最優(yōu)化時(shí)延的Matlab程序
上傳時(shí)間: 2013-12-20
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資源簡(jiǎn)介:對(duì)混沌時(shí)間序列相空間重構(gòu)C—C方法的三點(diǎn)不足,提出了一種基于改進(jìn)的C-c方法的 確定曩優(yōu)時(shí)延與嵌入窗的新算法.在關(guān)聯(lián)積分計(jì)算過(guò)程中引入了權(quán)衡計(jì)算精度與速度的可調(diào)參數(shù), 合理選擇試參數(shù),能在不嚴(yán)重?fù)p失估計(jì)精度的前提下,大大加快計(jì)算速度。在理論分析...
上傳時(shí)間: 2014-01-01
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資源簡(jiǎn)介:ROSSLER方程的混沌時(shí)間序列相空間重構(gòu)程序
上傳時(shí)間: 2017-06-13
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資源簡(jiǎn)介:PhaSpaRecon.rar是MATLAB環(huán)境中對(duì)時(shí)間序列相空間重構(gòu)的算法程序
上傳時(shí)間: 2016-12-21
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資源簡(jiǎn)介:混沌時(shí)間序列局域法多步預(yù)報(bào)模型.doc(有程序下載) 針對(duì)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)中用加權(quán)一階局域法單步預(yù)報(bào)模型進(jìn)行多步預(yù)報(bào)時(shí)計(jì)算量大且存在誤差累積效應(yīng)的不足,本文提出了基于相空間重構(gòu)技術(shù)的局域法多步預(yù)報(bào)模型,包括加權(quán)一階局域法多步預(yù)報(bào)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
上傳時(shí)間: 2014-11-10
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資源簡(jiǎn)介:小數(shù)據(jù)量方法求混沌時(shí)間序列的最大Lyapunov指數(shù)
上傳時(shí)間: 2015-09-11
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資源簡(jiǎn)介:Wolf方法求混沌時(shí)間序列的最大Lyapunov指數(shù)
上傳時(shí)間: 2013-11-28
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資源簡(jiǎn)介:如何用CC方法求混沌時(shí)間序列重構(gòu)時(shí)延與嵌入窗
上傳時(shí)間: 2014-01-07
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資源簡(jiǎn)介:GP算法計(jì)算時(shí)間序列想空間重構(gòu)的最佳嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間
上傳時(shí)間: 2016-12-05
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資源簡(jiǎn)介:自相關(guān)法確定相空間重構(gòu)中的參數(shù),自相關(guān)法求時(shí)間延遲,求混沌時(shí)間序列相空間重構(gòu)最優(yōu)化時(shí)延的Matlab程序
上傳時(shí)間: 2019-04-24
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資源簡(jiǎn)介:摘要:重構(gòu)相空間是非線性分析的基礎(chǔ) ,利用聯(lián)積分導(dǎo)出的 C2C方法是估計(jì)相空間重構(gòu)參數(shù)延遲時(shí)間和延遲時(shí)間窗的有效方。由于混沌系統(tǒng)的初值敏感性和實(shí)際序列長(zhǎng)度有限并帶噪 ,使得 C2C方法估計(jì)出的和具有波動(dòng)性。為了降低估值偏差 ,借鑒譜估計(jì)中平均法的思想 ,提...
上傳時(shí)間: 2017-07-05
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資源簡(jiǎn)介:基于SVM的混沌時(shí)間序列分析 把SVM優(yōu)化算法用于混沌時(shí)間序列分析 可以得到優(yōu)于一些方法的結(jié)果
上傳時(shí)間: 2017-08-23
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資源簡(jiǎn)介:基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測(cè) 作者:陸振波,海軍工程大學(xué) 歡迎同行來(lái)信交流與合作,更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我的個(gè)人主頁(yè) 電子郵件:luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁(yè):luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn): 1、張家樹(shù).混沌時(shí)間序列的Volterra...
上傳時(shí)間: 2013-12-16
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資源簡(jiǎn)介:C-C方法計(jì)算時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)計(jì)算Lyapunov指數(shù)計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間: 2015-03-17
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資源簡(jiǎn)介:用相空間局部投影法對(duì)加噪混沌時(shí)間序列去噪或進(jìn)行混沌序列與正弦信號(hào)的分離。
上傳時(shí)間: 2015-04-13
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資源簡(jiǎn)介:基于局域法多步預(yù)報(bào)模型的混沌時(shí)間序列預(yù)報(bào)模型,對(duì)多個(gè)典型混沌序列的仿真測(cè)試表明,本算法具有良好的多步預(yù)測(cè)精度和較好的抗噪聲能力
上傳時(shí)間: 2015-05-07
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資源簡(jiǎn)介:基于Matlab的混沌時(shí)間序列源代碼,比較有價(jià)值。
上傳時(shí)間: 2014-01-17
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資源簡(jiǎn)介:假近鄰方法(False Nearest Neighbor,FNN)求混沌時(shí)間序列重構(gòu)嵌入維
上傳時(shí)間: 2015-09-11
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資源簡(jiǎn)介:基于Cholesky分解的混沌時(shí)間序列Volterra預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間: 2015-10-02
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資源簡(jiǎn)介:混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)(chaotic time series prediction)中的Volterra級(jí)數(shù)一步預(yù)測(cè) 、Volterra級(jí)數(shù)多步預(yù)測(cè)方法
上傳時(shí)間: 2016-02-03
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資源簡(jiǎn)介:混沌工具箱 C-C方法計(jì)算時(shí)間延遲和嵌入維數(shù) 混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間: 2016-12-11
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資源簡(jiǎn)介:Matlab編寫(xiě)的基于混沌時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè),包括一步和多步預(yù)測(cè)算法。
上傳時(shí)間: 2017-01-06
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資源簡(jiǎn)介:混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)工具箱 該工具箱包括了混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)的常用方法.
上傳時(shí)間: 2014-01-24
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資源簡(jiǎn)介:互信息Matlab, 混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)工具箱 Version1.0 點(diǎn)這里下載: 混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)工具箱 Version1.0 chaotic time series analysis and prediction Matlab toolbox - version 1.0 1、該工具箱包括了混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)的常用方法,有
上傳時(shí)間: 2016-03-14
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資源簡(jiǎn)介:混沌時(shí)間序列工具箱,有常有的混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法和混沌判別方法
上傳時(shí)間: 2013-12-30
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資源簡(jiǎn)介:混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)工具箱,包括了混沌時(shí)間序列分析的很多方法和預(yù)測(cè)方法。
上傳時(shí)間: 2013-12-29
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資源簡(jiǎn)介:1、該工具箱包括了混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)的常用方法,有: (1)產(chǎn)生混沌時(shí)間序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸...
上傳時(shí)間: 2015-03-02
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資源簡(jiǎn)介:求模極大值的程序MATLIB源碼,可以用此方法來(lái)判斷時(shí)間序列的奇異點(diǎn),并根據(jù)它來(lái)恢復(fù)信號(hào).
上傳時(shí)間: 2014-01-15
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資源簡(jiǎn)介:混沌時(shí)序多步預(yù)測(cè)函數(shù)的Matlab程序,對(duì)于研究混沌時(shí)間序列的朋友來(lái)說(shuō)是個(gè)好程序
上傳時(shí)間: 2015-04-21
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