基于信息熵优化相空间重构参数的混沌时间序列预测

被引：38

作者：

张春涛 ^{[1
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]}

马千里 ^{[1
]}

彭宏 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南理工大学计算机科学与工程学院

[2] 重庆三峡学院数学与计算机科学学院

来源：

物理学报 | 2010年 / 59卷 / 11期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

信息熵; 优化; 混沌时间序列; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种混沌时间序列相空间重构参数的信息熵优化方法(IEOP),该方法首先使用条件熵表示信息量,建立时间延迟和嵌入维数在相空间中的信息熵优化模型,然后利用遗传算法同时求解两个重构参数,使重构坐标间既保持了良好的独立性又保留了原系统的动力学特征.通过在Lorenz和Mackey-Glass系统上的数值实验,该方法不仅能够确定合适的嵌入维数和时间延迟,而且能在优化的相空间中获得更多的信息,提高了混沌时间序列的预测精度.

引用

页码：7623 / 7629

页数：7

共 6 条

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