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提出一种确定时间延迟参数的新方法，非线性复自相关法。采用一个高次复自相关函数R(τ)检测系统的非线性相关性，通过寻找R(τ)的第一个局部极小值点来确定最优时间延迟。R(τ)时间复杂度低，对数据长度依赖性不强。选取四种典型混沌动力学系统，加入不同噪声水平的高斯白噪声，模拟含噪混沌时间序列，进行数值验证。结果表明，所得结果更合适，同时具有优秀的抗噪声能力。
离心压缩机叶轮旋转失速的相空间重构及分形特征
旋转失速 相空间重构 分形
2014/12/11
结合非线性动力学中的相空间重构和分形理论，提出了一种分析离心压缩机叶轮旋转失速动力学特征的方法.采用数值方法对低速离心压缩机（LSCC）叶轮旋转失速状态进行了模拟，得到了失速工况下叶轮出口多个位置的气流压力时间序列.对各压力时间序列进行相空间重构，构造出一低维动力系统，其时间延迟和嵌入维数通过运用C-C方法得出.对重构的动力系统的相图进行了分形特征分析，计算了相应的分形维数.研究表明：叶轮旋转失速...
基于相空间重构和支持向量机的多相催化剂失活预测
相空间重构 催化剂失活 建模 预测
2014/10/9
针对多相催化剂在非定态下的复杂失活机理及活性受多种因素的影响, 获取催化剂失活过程的时间序列数据非常有限, 因而降低建模效率和预测精度的情况, 提出一种基于相空间重构和支持向量机结合的非线性时间序列预测方法. 将该方法应用于甲醇氧化羰基化反应中Cu-Si-Al 碳酸二甲酯合成催化剂失活过程建模, 仿真结果表明预测误差在满意的范围之内, 所给出的碳酸二甲酯时空收率的预测值可以为反应器的正确设计和操作...
基于相空间重构和独立分量分析的火灾预测
火灾预测 独立分量分析 支持向量回归 相空间重构
2013/9/25
利用非线性动力学的相空间重构理论和独立分量分析,结合非线性支持向量回归,提出了火灾起数时间序列预测方法.首先用时间延迟法和独立分量分析重构系统的相空间来反映火灾起数时间序列的内在变化规律,然后再用非线性支持向量回归来构建预测模型.仿真结果表明该预测方法具有较高的预测精度.
大规模风电的接入将对电网的规划建设、分析控制、经济运行以及电能质量等方面产生一定的影响，较为准确的风电功率预测可减少电网旋转备用，为电网运行调度提供可靠的依据。以中国某风电场为例，对风力发电功率的超短期预测方法进行了研究，提出了以混沌理论为基础、基于相空间重构的风电出力混沌时间序列预测的方法，对相空间重构参数的优化进行了综合计算，定性分析了风电出力时间序列的混沌特征，同时对应用嵌入维空间的具体预测...
一种新的多嵌入延迟相空间重构方法
相空间重构 嵌入延迟矢量 嵌入维数
2009/12/10
对文献[5]提出的Cao方法进行了改进，提出一种新的多嵌入延迟相空间重构方法，不仅能够判断最小嵌入维数，还能够确定最佳时间延迟矢量。Cao方法的应用领域得以扩展，使得相空间重构问题可以在一个判断标准下完成。数值仿真结果表明，该改进方法在处理包含多个强烈周期成分的信号时比目前常用的单一嵌入延迟方法有明显优势。
相空间重构实现局域网流量的关联维数研究
相空间重构 关联维数 关联性
2009/7/9
鉴于网络流量复杂的非线性特征，引入关联维数来研究网络流量的混沌特性。首先，采用C-C算法重构局域网流量的相空间，确定出最佳延迟时间。然后，分析了重构相空间的关联维数与网络流量的关联关系。进一步，研究了相空间重构参数对关联维数准确度的影响。研究结果显示，将重构相空间的延迟时间确定在一定范围内，关联维数可以较准确地反映网络流量的复杂程度。关联维数和饱和嵌入维数随着网络使用量的增加而增加，而相对关联维数...
基于相空间重构和改进最优分割法的自动分层模型
测井曲线 相空间重构 自动分层
2009/5/19
本文提出了相空间重构和最优分割法相结合的自动分层模型.为消除噪声对模型的影响，提出利用基于相空间重构的非线性去噪方法对测井数据进行处理，增加自动分层结果的准确性，并对确定层界面深度的方法进行了改进，引入了一个新的统计量.最后采用某井的测井数据，利用改进后的自动分层模型实现了自动分层，效果良好，验证了模型的可靠性和实用性。
语音信号相空间重构中嵌人维数的选择
语音信号 混沌 相空间重构
2009/5/11
嵌入维是时间序列相空间重构中的基本参数。本文基于“增大重构维以减少虚邻点”的思想,构造了一种求合适最小嵌入维的方法。文章详细讨论了本方法的原理,给出了具体的算法构造,分析了算法性能,比较了本方法与已有同类方法的不同。用本方法,除可得到适合的最小嵌入维外,还可评估重构数据中所含的噪声强弱。并得到重构质量评价。将本方法应用于语音信号相空间重构,得到了语音信号一般情况下的嵌入维数。
电力短期负荷时间序列混沌相空间重构参数优选法
电力短期负荷时间序列 相空间重构 嵌入维数 延迟时间 预测参考点
2008/3/9
采用混沌相空间重构方法进行电力短期负荷预测时，
负荷时间序列的延迟时间t 、嵌入维数m以及预测参考点的
选取对预测效果有很大的影响。该文通过电力短期负荷重构
吸引子的形状和自相关函数确定电力短期负荷时间序列的
最佳嵌入时间窗G ；根据电力短期负荷的m、t与G的函数
关系确定m、t 的多组最佳匹配，证明了m、t 的最佳匹配
对于负荷伸缩和平移的不变性；提出了选择预测参考点的适
用而有效...
基于平稳小波和相空间重构的激光混沌预测
混沌动力学 预测 平稳小波 相空间
2007/12/9
提出了一种激光混沌时间序列预测算法.该算法通过平稳小波分解，将原始数据序列分解为与原序列等长的尺度系数和小波系数，利用坐标延迟理论，重建各级尺度系数和各级小波系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中对尺度系数和小波系数进行预测,进而通过平稳小波重构算法,实现了时间序列的非线性预测.该算法对数据可以进行更平滑的处理，比无小波算法预测的时间范围更长.通过仿真试验说明，原始时间数据序列...