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混沌时间序列的双线性自适应预测
引用本文:赵海全,张家树.混沌时间序列的双线性自适应预测[J].西南交通大学学报,2004,39(4):490-493.
作者姓名:赵海全  张家树
作者单位:1. 西南交通大学峨眉校区,四川,峨眉山,614202
2. 西南交通大学计算机与通信工程学院,四川,成都,610031
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60272096) 西南交通大学基础科学研究基金的资助 (2 0 0 1B0 8)
摘    要:基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构和双线性表达式,设计了预测混沌时间序列的双线性自适应预测滤波器.对2种低维混沌序列的预测实验表明,采用双线性自适应滤波器的预测收敛速度快,处理约50个样本时即已收敛,预测相对误差小于0.001.

关 键 词:混沌时间序列  滤波器  混沌动力系统  双线性自适应预测  收敛速度
文章编号:0258-2724(2004)04-0490-04

Prediction of Chaotic Time Series Using Bilinear Adaptive Filter
ZHAO Hai-quan,ZHANG Jia-shu.Prediction of Chaotic Time Series Using Bilinear Adaptive Filter[J].Journal of Southwest Jiaotong University,2004,39(4):490-493.
Authors:ZHAO Hai-quan  ZHANG Jia-shu
Institution:ZHAO Hai-quan~1,ZHANG Jia-shu~2
Abstract:Based on the delay-coordinate reconstruction and bilinear expressions in the phase space of a chaotic system, a bilinear adaptive filter was designed to predict low-dimensional chaotic time series. Experiments conducted on two examples of low-dimensional chaotic series show that, using the bilinear adaptive filter, the prediction process converges after about 50 samples are processed and the relative prediction error is less than 0.001.
Keywords:chaos  time series  bilinear  prediction  filters
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