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混沌时序预测是根据历史数据的混沌性构建一个预测模型,利用历史数据确定预测模型参数,预测未来值的过程.基于前馈神经网络的混沌......
本文通过李雅普诺夫指数和吸引子的分数维这两个指数来研究我国证券市场的混沌特征。利用 Wolf提出的重构相空间技术和 G- P算法分......
提出采用相空间重构与高斯混合模型相结合的方法,利用声信号对设备进行故障分类.此方法首先将一维声信号时间序列进行相空间重构,......
本文针对非线性时间序列,改进、集成了现有算法,实现了相空间重构的延迟时间τ、嵌入维数m、关联维数Dc和最大Lyapunov指数λ1等特......
研究工作基于分形理论,应用G-P算法,通过对常州某股份有限公司事故时间序列的分析,构建了n维相空间,并利用关联维数的基本原理,对......
