本文選題：計算機應用 + 混沌時間序列　； 參考：《吉林大學學報(工學版)》2016年04期

【摘要】：基于Takens理論對混沌時間序列進行相空間重構,對小數據量法進行如下改進:利用C-C算法計算嵌入維和延遲時間;以功率對頻率加權并采用求平均的方法計算平均周期,使小數據量法更加完善。使用改進前、后的小數據量法分別仿真計算Lorenz系統(tǒng)混沌時間序列的Lyapunov指數并預測混沌時間序列,并計算實測局域網流量時間序列的最大Lyapunov指數并預測局域網流量時間序列。仿真及實驗結果均表明,采用改進型小數據量法進行流量預測,精度更高、速度更快、預測點數更多。
[Abstract]:Based on the Takens theory, the phase space reconstruction of chaotic time series is carried out, and the small amount of data is improved as follows: the embedding and delay time is calculated by C-C algorithm, and the average period is calculated by weighted power to frequency and averaging. Make the method of small data more perfect. The Lyapunov exponent of chaotic time series of Lorenz system is simulated and the chaotic time series is predicted by using the method of small amount of data before and after the improvement, and the maximum Lyapunov exponent of the measured time series of local area network traffic is calculated and the time series of local area network traffic is predicted. The simulation and experimental results show that the improved small data volume method has higher accuracy, faster speed and more prediction points.
【作者單位】： 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所;中國科學院大學;東北師范大學信息化管理與規(guī)劃辦公室;
【基金】：吉林省教育廳“十二五”科技與社科研究規(guī)劃項目(2014B053) 吉林省自然科學基金項目(20140101189JC)
【分類號】：TP393.1;TP393.06

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本文編號：1796718