基于加权平均一阶发散度的混沌序列预测法

深入分析了基于最大Lyapunov指数预测法产生误差的根源。在此基础上定义了一个新的变量:加权平均一阶发散度,并基于该变量提出了一种新的混沌序列预测方法。首先从理论上对该方法的基本原理进行了系统论述,并指出了加权平均一阶发散度所具有的一些显著特点。然后总结了所提预测方法的算法过程。最后将新方法应用于电力系统的负荷预测中,得到了理想的预测结果。通过分析和比较,验证了其有效性。