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搜索资源 - the Chaotic Time-Series
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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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基于Cao方法求得混沌时间序列相空间重构的最优化嵌入维的Matlab程序-Cao method, based on the chaotic time series reconstruction phase space optimization of the embedded peacekeeping procedures Matlab
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基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测
作者：陆振波，海军工程大学
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电子邮件：luzhenbo@sina.com
个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn
参考文献：
1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03
2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlineariti
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小数据量方法求混沌时间序列的最大Lyapunov指数
-small amount of data methods for the chaotic time series largest Lyapunov exponent
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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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代码用于估计关联维数。包括G-P算法(corrint.m)，高斯核关联算法(gka.m) 和Judd算法(judd.m)-Correlation dimension estimation code. Algorithms for estimating the correlation dimension using the grassberger-Proccacia approach (corrint.m), the Gaussian-Kernel algorithm (gka.m) and Ju
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多变量混沌时间序列预测及其在股票市场中的应用 硕士论文-Multivariate Chaotic Time Series Prediction and Its Application in the stock market in the master' s thesis
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此文档介绍了混沌时间序列的几种分析方法，有参考价值-This document describes several of the chaotic time series analysis methods, there is reference value
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介绍了一些混沌时间序列的判定方法，对混沌时间序列研究有一定的帮助-Describes some of the chaotic time series to determine methods of study of the chaotic time series will certainly help
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介绍了一种改进的混沌时间序列的产生方法，可以当做混沌时间序列源-Introduced an improved method for forming the chaotic time series, can serve as a source of chaotic time series
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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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经典书籍--混沌时间序列分析及其应用-作者吕金虎-Classic books- Chaos time series analysis and its applications- the author Lvjin Hu
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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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利用平均位移法（AD）求取混沌时间序列的延迟时间（tau），参考文献是吕金虎所著-The average displacement (AD) to strike a delay time of the chaotic time series (tau), Reference Lvjin Hu book
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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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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Matlab源程序,包含时间序列的时间延迟计算，关联积分计算，相空间重构，时间序列分解，Heaviside函数的计算，延迟时间和时间窗口计算，混沌吸引子关联维计算，重构相空间进行K_L变换，混沌吸引子关联维计算，Hurst指数分析，关联维和Kolmogorov熵计算，FFT计算序列平均周期，最大lyapunov指数计算，利用互信息法求时间延迟，混沌和噪声识别的源程序。-Matlab chaotic time series source, time includes the time
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