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Volterra
- 37724108Volterra-Matlab混沌时间序列的Volterra一步预测的Matlab程序
103244862matlabForcast
- 混沌时间序列的预测matlab例程，自己编的，希望大家不要见笑
Prediction_of_Chaotic_Time_Series_Using_Singular_V
- 基于奇异值分解的混沌时间序列Volterra预测
A_sparse_Volterra_filter_with_application_to_nonli
- 用于混沌时间序列自适应预测的一种稀疏Volterra滤波器
GP23
- 混沌理论中的可预测分析中的GP算法程序，比较好用，希望对大家有帮助
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。
ReconPhaSpa
- 混沌理论中相空间程序，可以在预测中使用，效果好
Volterra-filterforecast
- Volterra滤波器混沌时间序列多步预测，预测效果好
chaotic_time_series_analysis_and_prediction
- 混沌时间序列分析与预测工具箱，包括了混沌时间序列分析的很多方法和预测方法。
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.
基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型
- 一种改进BP算法
ChaosToolbox2p9
- 陆振波的混沌时间序列分析与预测工具箱最新版2.9-chaotic time series analysis and prediction matlab toolbox
MainPre_by_Lya_1
- 混沌时间序列法，该程序用加权一阶局域法对数据进行进行一步预测-Chaotic time series method, the program step forecast data weighted one-rank local law
ChaosToolbox2p9_trial
- 海军工程大学的陆振波博士写的混沌时间序列分析与预测工具箱，版本是2.9，均是matlab源码，个人感觉不错，供做混沌研究的同志们参考。-Chaotic Time Series Analysis and Prediction Matlab Toolbox- version 2.9
pre_by_lya_new
- 基于混沌时间序列的利亚普诺夫指数预测是当今的重要方向，现将自编最新的利亚普诺夫指数预测的分享。-Based on the Liapunov index of chaotic time series prediction is an important direction today, now composing the latest Liapunov index forecast sharing.
Based_on_the_maximum_Lyapunov_exponent_of_the_chao
- 基于最大李亚普诺夫指数的改进混沌时间序列预测的方法-Based on the maximum Lyapunov exponent of the improved chaotic time series prediction methods
ChaosApplicationsinSpeechPrivacy
- 混沌信号具有随机性、长期不可预测性和对初值的极端敏感等特性.-Chaos Applications in Speech Privacy
ahk
- 用此程序可以实现小波变换，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-This process can be achieved with wavelet transform, chaos theory and neural networks with short-term load forecasting, neural network is essential to choose the input
short-termloadforecastingwithchaostimeseries
- 文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The