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混沌时序多步预测函数
- 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
anfists
- 使用anfists的sugeno-type对混沌时间序列预测。-the use anfists Sugeno-type of chaotic time series prediction.
chaotictimeseriesprediction
- 混沌时间序列局域法多步预报模型.doc(有程序下载) 针对混沌时间序列预测中用加权一阶局域法单步预报模型进行多步预报时计算量大且存在误差累积效应的不足，本文提出了基于相空间重构技术的局域法多步预报模型，包括加权一阶局域法多步预报模型和RBF神经网络多步预报模型。对几种典型混沌序列的预测仿真表明，两种模型对混沌时间序列的多步预报均较有效。 -chaotic time series Local Law multi-step prediction model. Doc (with the d
ChaosToolbox1p0_trial
- 混沌时间序列预测工具箱，包括了李雅普诺夫指数、分形纬、嵌入纬以及神经网络预测-chaotic time series forecasting tool kit, including the Lyapunov exponent, fractal-wai, Wei and embedded neural network prediction
Prediction_Volterra
- 混沌时间序列预测(chaotic time series prediction)中的Volterra级数一步预测 、Volterra级数多步预测方法
ChaosToolbox1.0_trial_matlab7.0
- 混沌时间序列工具箱，有常有的混沌时间序列预测的方法和混沌判别方法
gp
- 混沌时间序列预测中用gp算法求借嵌入维和分形维。
Chaos_Prediction
- 混沌时间序列分析与预测源代码。具有产生混沌时间序列，求时延，求嵌入维，求关联维，求K熵，求Lyapunov指数谱，求二进制图形的盒子维和广义维，求时间序列的盒子维和广义维，混沌时间序列预测等项功能。
Chaos_TimeSeries_Prediction_Program
- 混沌时间序列预测程序,包括多步预测函数及多步预报的主程序。
Chaos Toolbox Ver.2.0
- C-C方法计算时间延迟和嵌入维数计算Lyapunov指数计算关联维数混沌时间序列预测-The C-C Method is used to calculate the embeded dimension and Lyapunov exponents.It can be used to forcast the time series.
网络流量的混沌特性研究及网络流量预测算法研究
- 本文针对网络流量的混沌特性，介绍网络流量的相空间重构方法和参数确认的方 法，并通过简单的试验验证理论的可用性。 同时将小波变换和非线性动力学方法相结合研究网络流量的混沌特性，并改进相空 间重构方法。将混沌吸引子投影于小波滤波器向量所张的空间中，并充分利用了小波变 换的去噪优点，将小波变换与相空间重构结合，构建出一个新的重构模型，并用试验证 明其优越性。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入到网络流量预测中，给网络数 据流的预测方法都提供了行之有效的新方法。
matlab混沌工具箱（包含所有混沌仿真程序）
- 该matlab混沌工具箱，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，求时延，求嵌入维，求关联维，求最大Lyapunov指数，求Lyapunov指数谱等等。
ChaosToolbox
- 混沌时间序列分析与预测工具箱 该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法.-Chaotic time series analysis and prediction of the toolbox toolbox includes chaotic time series analysis and prediction of the commonly used methods.
matlab_chaos_toolbox
- 混沌工具箱，用matlab编写的，该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法-Chaos toolbox matlab prepared to use the toolbox, including a chaotic time series analysis and forecast of the common methods
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 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
ChaosToolbox
- 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
MATLAB-SVM-Improvement
- 快速实现预测，SVM方法改进，混沌时间序列。注意：7.0版本以上SVM数据包qp.dll不能运行，需要改。-Rapid realization of prediction, SVM method to improve, chaotic time series. Note: The 7.0 version of the above packet qp.dll SVM can not run, needs to change.
kNN_pred
- 采用改进的K最近邻算法对混沌时间序列进行预测-The improved K-nearest neighbor algorithm to predict chaotic time series
BP神经网络预测算法MATLAB源程序
- BP神经网络预测算法MATLAB源程序，用于混沌时间序列预测。(BP neural network prediction algorithm MATLAB source code for chaotic time series prediction.)
LargestLyapunov_Rosenstein
- 混沌时间序列预测中，重构相空间采用小数据量法求取最大李雅普莫诺夫指数。(In the prediction of chaotic time series, the maximum lyapunov index is obtained by the method of small data quantity in the reconstructed phase space.)