CAO方法求DUFFING方程的嵌入维数,CAO method DUFFING equation for embedding dimension

局部线性嵌入，是一种流行学习的算法，可以学习任意维数的低维流形-locally linear embedding is a algorithm of manifold learning, it can be used to learn arbitrary dimension of low dimensional manifold

用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-Chaos theory and neural network short-term load forecasting, neural network input is essential to choose the program implemented in matlabl choice of embedding dimension based on chaot

LEM（拉普拉斯特征映射）算法，拉普拉斯特征映射是基于局部邻域，保持局部结构的流形学习方法。LEM通过一个无向加权图刻画流形上数据点间的近邻关系，图的顶点为原始数据点，图的边对应点之间的近邻关系，边的权值对应近邻点之间的相似程度（也可以是某种距离），LEM在低维嵌入空间中尽量保持图中数据点之间的近邻关系，然后求取嵌入坐标。通俗的说，LEM认为在高维数据空间离得近的点在低维嵌入空间也应该离得近-LEM (Laplace feature mapping) algorithm, Laplace fea