基于多变量相重构的混沌时间序列预测

作者：黎敏 徐金梧 阳建宏 杨德斌多变量预测混沌时间序列相空间重构非线性动力学

摘要：提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法．该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列，首先进行多变量相空间重构，然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测。最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值．由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系。从而增加了重构相空间的系统信息量，使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为．与采用单变量进行预测的方法相比，基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测，都能有效地提高预测精度，且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点．通过对Lorenz混沌信号进行预测，实验结果验证了方法的有效性．

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