| 陈继光.基于Lyapunov指数的观测数据短期预测[J].水利学报,2001,32(9):0064-0068 |
| 基于Lyapunov指数的观测数据短期预测 |
| Short term observation data forcasting based on Lyapunov exponent |
| |
| DOI： |
| 中文关键词: 时间序列 预测分析 混沌 Lyapunov指数 |
| 英文关键词: time series forecasting analysis chaos Lyapunov exponent |
| 基金项目: |
|
| 摘要点击次数: 1825 |
| 全文下载次数: 161 |
| 中文摘要: |
| 本文介绍大坝观测数据的Lyapunov指数预报分析方法，应用混沌方法对大坝时间观测序列数据进行处理，并将这种混沌特性应用于大坝变形预测，根据大坝变形的时间观测数据及计算所得的Lyapunov指数规律，就可计算得到较好的预测结果；并对混沌时间序列相空间重构中的延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法进行了讨论；结合实例对Lyapunov指数预测方法进行计算验证。 |
| 英文摘要: |
| The chaos method is applied to analyze the observation data in time series.According to the observed deformation data and the Lyapunov exponent calculated,the forecasting can be made.The method for determining the delay time lag and embedding dimension in phase space reconstruction of chaotic time series is investigated.The effectiveness of the Lyapunov exponent method is demonstrated by an example. |
|
查看全文
查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
| 关闭 |