本文關(guān)鍵詞：混沌時(shí)間序列自適應(yīng)預(yù)測(cè)方法研究

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【摘要】：作為一種非線性動(dòng)力系統(tǒng),混沌系統(tǒng)通常獲得的系統(tǒng)信息具有不確定性或不完備,由于它具有一般對(duì)初始條件極端敏感、存在奇異吸引子等特點(diǎn),因此一般來說很難建立精確的解析形式的數(shù)學(xué)模型。而自適應(yīng)控制通過當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)據(jù)和誤差不斷調(diào)整模型參數(shù),非常適用于具有時(shí)變特性或已知數(shù)據(jù)不完整的系統(tǒng)。因此,本文開展混沌時(shí)間序列的自適應(yīng)預(yù)測(cè)方法研究,將自適應(yīng)控制方法運(yùn)用到混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)中。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先研究了相空間重構(gòu)理論以及時(shí)間序列混沌特性判別。相空間重構(gòu)中針對(duì)延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)兩個(gè)參數(shù)的選取問題,最佳延遲時(shí)間采用自相關(guān)法、互信息量法來確定,最佳嵌入維數(shù)采用飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法和Cao氏方法來確定。在相空間重構(gòu)的基礎(chǔ)上,首先對(duì)時(shí)間序列作初步的混沌定性分析,然后對(duì)特征量作進(jìn)一步混沌定量分析,最終判定序列是否是混沌序列。建立了基于分?jǐn)?shù)階LMS算法的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè)。針對(duì)傳統(tǒng)混沌預(yù)測(cè)模型存在無學(xué)習(xí)能力、精度低、收斂速度慢等問題,提出了基于分?jǐn)?shù)階LMS算法的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型。采用Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型,應(yīng)用分?jǐn)?shù)階LMS算法調(diào)節(jié)權(quán)重。引入分?jǐn)?shù)階原理是在標(biāo)準(zhǔn)的LMS算法中增加分?jǐn)?shù)階微積分項(xiàng),提高了算法的預(yù)測(cè)精度。同時(shí)為了簡(jiǎn)化分?jǐn)?shù)階的運(yùn)算過程,通過引入可調(diào)增益,改進(jìn)了分?jǐn)?shù)階LMS算法,提高了算法的計(jì)算速度。最后,經(jīng)過對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的優(yōu)越性。針對(duì)基于時(shí)變參數(shù)的混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)。在基本的預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上,通過采用自適應(yīng)控制方法,合理地添加控制量和設(shè)計(jì)分?jǐn)?shù)階的時(shí)變參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)律,解決了含有時(shí)變參數(shù)的混沌時(shí)間序列的跟蹤預(yù)測(cè)。同時(shí)為了提高了算法的預(yù)測(cè)精度,采用模擬退化算法優(yōu)化時(shí)變參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)律,并通過仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O415.5;O211.61

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本文編號(hào)：1155006