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用相空间局部投影法对加噪混沌时间序列去噪或进行混沌序列与正弦信号的分离。-phase space with local law to increase the projector noise chaotic time series denoising or chaotic sequence with sinusoidal signal separation.
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混沌时序多步预测函数的MATLAB程序,对于研究混沌时间序列的朋友来说是个好程序-Chaos forecast sequential multi-step procedures MATLAB functions for research chaotic time series of friends is a good procedure
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基于局域法多步预报模型的混沌时间序列预报模型，对多个典型混沌序列的仿真测试表明，本算法具有良好的多步预测精度和较好的抗噪声能力-based multi-step prediction model of chaotic time series prediction model, a number of typical chaotic sequence of simulation tests show that the algorithm has a good multi-step forecast
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小数据量法求混沌吸引子最大Lyapunov指数的Matlab程序，参考文献：张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03-small data method for chaotic attractor largest Lyapunov exponent of Matlab procedures References : Zhang Shu. The chaotic time series Volterra adaptive prediction. Physics
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matlab编写的基于混沌时间序列的神经网络预测，包括一步和多步预测算法。-matlab prepared chaotic time series based on the neural network to predict, including step and multi-step prediction algorithm.
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混沌时间序列特征，G_P算法，求关联维，matlan-Characteristics of chaotic time series, G_P algorithm, and correlation dimension, matlan
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为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生
成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很
好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN
应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的
理论和应用价值。-Ab
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This simulink model simulates the damped driven pendulum, showing it s chaotic motion.
theta = angle of pendulum
omega = (d/dt)theta = angular velocity
Gamma(t) = gcos(phi) = Force
omega_d = (d/dt) phi
Gamma(t) = (d/dt)omega + omega/Q
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该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:
产生混沌时间序列(chaotic time series)
Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m
Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m
Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m
Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m
Duffing
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采用局部线性逼近法来预测复杂的混沌时间序列。-Local linear approximation method using chaotic time series prediction
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利用Matlab 和 c++ ，构造混沌时间序列Mackey-Glass 数据集
-chaotic time series dataset
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详细介绍了混沌时间序列的分析及应用,并给出了具体的例子。-describing the applycation of chaotic time series and giving some examples.
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Multi-step-prediction of chaotic time series based
on co-evolutionary recurrent neural network
协同进化递归神经网络的多步混沌时间序列预测-This paper proposes a co-evolutionary recurrent neural network (CERNN) for the multi-step-prediction of chaotic
time series, it
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采用模糊神经网络anfis预测混沌时间序列的源程序。-The source program of Using fuzzy ANFIS neural network for predicting chaotic time series.
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混沌时序多步预测函数，采用matlab编程，简单易懂-Chaotic time series multi-step prediction function, using the Matlab programming, easy to understand
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程序作用是用于典型混沌时间序列的混沌特性分析。-Application for analysis chaotic characteristics of typical chaotic time series.
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吕金虎《 混沌时间序列分析及其应用》，对混沌和预测相关的有很大帮助-Lu Jinhu "chaotic time series analysis and its applications," chaos and prediction of great help related
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吕金虎先生著作，研究混沌系统的入门必备书籍，里面尤其详细介绍了混沌反控制。-Mr. Lv Jinhu work, study chaotic system entry required books, in particular, which details the chaotic anti-control
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混沌时间序列是一种确定系统中出现的无规则的运动，内含混沌时间序列预测程序。-It is a chaotic time series to determine the random motion present in the system, containing chaotic time series prediction program.
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1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:
(1)产生混沌时间序列(chaotic time series)
Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m
Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m
Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m
Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m
Duffin
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