组合混沌预测模型及其应用研究

被引：1

作者：

刘彬生 ^{[1
]}

杨海涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学经济管理学院

[2] 华油实业开发总公司

来源：

学术交流 | 2008年 / 12期

关键词：

Lyapunov指数; 加权一阶局域法; 傅立叶变换; 组合模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

O415.5 [混沌理论];

学科分类号：

摘要：

混沌时间序列在许多自然经济现象中都存在。目前对其进行预测的常用方法是加权一阶局域法和基于最大Lyapunov指数预测法,加权一阶局域法在计算的过程中,可能导致预测结果呈现出平滑趋势,而在基于最大Lyapunov指数的预测的计算中,则可能出现预测的结果剧烈变动的趋势。因此这两种方法的适用范围不同,在对道路日交通量时间序列进行预测时,由于道路交通量总体来说变化平稳,但有蕴含丰富的波动特征。因此,提出将两种方法有机结合起来,形成组合预测模型,并很好地解决了嵌入维的确定问题,实证表明,预测效果很好。

引用

页码：190 / 193

页数：4

共 4 条

[1] 中国股市价格和波动性的非线性行为实证研究 [J].

宿成建 .

数学的实践与认识, 2006, (02) :141-148

[2] 混沌时序重构及上海股票指数预测的应用研究 [J].

马军海 ;

齐二石 ;

莫馨 .

系统工程理论与实践, 2003, (12) :86-94

[3]

混沌时间序列分析及其应用[M]. 武汉大学出版社 , 吕金虎等编著, 2002

[4]

Local averaging optimization for chaotic time series prediction[J] . James McNames.Neurocomputing . 2002 (1)

← 1 →