基于SVM的混沌时间序列分析

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基于SVM的混沌时间序列分析

作者：赵志宏， 杨绍普， Zhao Zhihong， Yang Shaopu

作者单位：赵志宏,Zhao Zhihong(石家庄铁道学院计算机与信息工程分院,石家庄,050043)， 杨绍普,Yang Shaopu(石家庄铁道学院院办,石家庄,050043)

刊名：

动力学与控制学报

英文刊名：JOURNAL OF DYNAMICS AND CONTROL

年，卷(期)：2009，7(1)

被引用次数：0次

参考文献(7条)

1.王永生.范洪达.尚崇伟.刘振混沌时间序列的神经网络预测研究[期刊论文]-海军航空工程学院学报 2008(01)

2.Farmer J D.Sidorowich J J Predicting chaotic time series 1987

3.Maguire L.Roche B.Mcginnity T M Predicting a chaotic time series using a fuzzy neural network 1998

4.Kugiumtzis D.Lingjarde O C.Christophersen N Regular-ized local linear prediction of chaotic time series 1998

5.V Vapnik The Nature of Statistical Learning Theory 1995

6.蒋丰.冯奇.汪玉基于支持向量机的舰艇抗冲击生命力分析[期刊论文]-动力学与控制学报 2004(02)

7.孙德山.吴今培.肖健华SVR在混沌时间序列预测中的应用[期刊论文]-系统仿真学报 2004(03)

相似文献(10条)

1.学位论文任晓林混沌时间序列分析与混沌神经网络语音识别2000

该论文讨论了语音信号的非线性处理方法.特别地,引入了混沌、神经网络等近年来 发展起来的非线性理论,主要研究了混沌时间序列分析技术及其在语分析与识别中的应用,以及混沌神经网络在语音识别和语音保密通信中的应用.首先,作者深入地研究了混沌时间序列分析技术的一些重要的课题,即混沌时间序列的建模、预测及噪声抑制问题;着重研究了Farmer&Sidorowich,Linsay,和Nauone&Ceccatto分别提出的三种典型的混沌时间序列局域线性预测方法.该论文的结果将有助于研究者在实际中选择合适的混沌时间序列的预测模型.考虑到现实物理背景下噪声对混沌时间序列预测建模的重大影响,提出了被加性高斯白噪声污染的混沌时间序列中估计混沌系统参数并同时进行噪声抑制的一种新方法.这种新方法把对混沌时间序列的参数估计和噪声抑制看作是一种最小过程,并利用了最速梯度下降方法解决.接着,基于语音信号是一个存在产生混沌的机制的非线性过程这一事实,利用非线性的混沌时间序列分析技术对汉语语音进行了细致的分析.在研究汉语语音的状态空间重构问题中,主要讨论了语音延迟坐标重构中延迟时间和最小嵌入维这两个参数的选择,并着重比较了语音的延迟坐标重构和奇异值分解(SVD)重构方法的性能,通过数值模拟发现,SVD方法更适合于语音状态空间的重构.进一步研究了混沌时间序列分析技术在语音非线性特征提取方面的应用.着重探讨了语音的分形特征,对语音时域波形的分形维数和重构吸引子的多重分形维数的算法进行了改进,并引入语音的短时波形分形维数和时变多重分形维数概念,以进一步刻划语廛的局部分形特征.以Aihara型混沌神经元为基本单元,作者提出了一种新的多层混沌神经网络(MLCNN)结构.利用变分的方法,引入Lagrange乘子,把BP算法推广到混 沌神经网络的学习中,并推导出了相应的学习算法.把MLCNN用于语音识别,提出了一种基 于MLCNN的语音识别方法.针对混沌自组织映射(CSOM)算法在矢量量化中的缺陷.作者提出 了一种改进的混沌自组织映射(MCSOM)算法.最后,作者采用混沌神经网络作为离散的混沌 系统,探讨了混沌神经网络的同步问题,并利用混沌神经网络的同步提出了一种新的数字语音保密通信系统方案.鉴于混沌神经网络结构较为复杂,且不易分解的特点,基于反馈控制混沌原理,该论文提出一种拳的离散系统混沌同步方法--非线性反馈控制混沌同步方法来同步两个混沌神经网络.针对传统的混沌遮掩方法由于发射和接蛋端的驱动信号不同而导致恢复出来的信息存在误差的缺点.提出了一种改进的混沌遮掩方法,即有用信息除了去驱动接收端外也反馈到发射端,这样将保证发射端与接收端完全同步.采用改进的混沌神经网络的同步该论文提出了一种新的数字语音保密通信系统方案.

2.期刊论文肖杭.陆巍.程健.石云.毛霞.杨永年.艾竹茗.寇建秋染铅大鼠脑电功率谱及混沌时间序列分析-中华劳动卫生职业病杂志2000,18(1)

目的 从亚慢性染铅大鼠中枢神经系统电活动的变化,寻找铅中毒早期诊断敏感指标. 方法 利用脑电信号及功率谱的混沌时间序列分析方法进行研究.结果 从染铅大鼠额、顶、枕部获取的脑电信号进行功率谱分析, 在染铅组与对照组、各染铅组之间均未发现明显差异.脑电信号的混沌时间序列分析所得的分形维数及第一Lyapunov指数的值均表明脑电波具有混沌现象的典型特征.正常大鼠在额部、顶部和枕部脑电分形维数为3.74± 0.09、

2.23±0.31、4.28±0.43;低剂量组染铅大鼠的对应值分别是7.77±0.34、 7.78±0.64、7.65±0.95,两者间分形维数的差异有显著性(P＜0.01).各剂量组和对照组第一Lyapunov指数均为正值. 结论 铅接触大鼠脑电信号具有混沌特性,利用混沌时间序列分析为早期诊断提供灵敏的检测指标是可能的.

3.学位论文雷敏混沌时间序列分析及其在混沌加密系统中的应用研究2002

该文将从混沌时间序列分析的角度出发,对混沌保密系统中的混沌信号伪随机特性进行分析研究.首先介绍混沌时间序列分析方法中的两种著名非线性检验方法:Volterra-Wiener-Korenberg(VWK)模型检验方法和替代数据检验方法,通过研究这两种方法的实用性,发现它们在一定情况下可以判断混沌时间序列的伪随机特性,为此,针对混沌系统作为加密器,分别利用这两种非线性检验方法对混沌加密系统所产生的混沌信号进行伪随机特性的分析研究.接着详细论述了基于混沌时间序列重构的著名相空间重构理论,指出如何估计延迟和嵌入维数仍然是目前相空间重构的主要问题,为此,提出利用辛几何理论进行嵌入维数估计,给出详细的基于辛几何理论的嵌入维数估计算法,并对其实用性进行细致深入研究,随后,利用该方法对混沌加密系统进行重构分析. 4.期刊论文魏平.马红光.于为中.张琪MATLAB与VC++混合编程进行混沌时间序列分析-航空计算技术2004,34(4) 应用MATLAB与VC++混合编程进行混沌时间序列分析是一种快速有效的方法.本文介绍了混合编程的优点和实现结合的三种方法,重点介绍了应用MATLAB的API接口调用C++语言MEX文件的方法.对Lorenz系统进行的混沌特性分析表明,在混沌时间序列分析中采用混合编程效果明显.

5.学位论文曾昭才径向基函数神经网络及其在混沌时间序列分析中的应用研究1998

该文作者在透彻了解已有的多层前向网研究成果的基础上,从函数逼近认角度对径向基函数网络作了深入系统的分析研究,并将之应用于实际问题的求解,主要内容如下:⒈从函数逼近角度论证了径向基函数(RBF)网络的泛函能力,讨论了包括径向基函数网络在内的一般多层前向网的最佳逼近性质,并给

出了简洁的证明;⒉对BFGS算法作了深入系统的研究,给出了BFGS算法的两种修正形式,称为精简内存BFGS算法,使BFGS算法能有效地应用于基于微机实现的神经网络的训练,进而创造性地给出了RBF网络训练的一种新方法;⒊在径向基函数网络性质分析及算法研究的基础上,给出了非线性自回归移动平均(NARMAX)模型的径向基函数网络辨识方法,并将之应用于混沌时间序列分析;⒋对径向基函数网络钒钛磁铁矿冶炼高炉专家系统中的应用做了探讨,提出了钒钛磁铁矿冶炼高炉宏观调控的混沌控制框架.

6.学位论文党建亮基于支持向量机的混沌序列预测方法研究2006

随着混沌理论和应用技术研究的不断深入，混沌时间序列分析及预测不仅已成为混沌信号处理研究领域的前沿研究热点，且能够解决工程实践中遇到难以用线性信号处理方法解决的大量非线性信号处理问题。

Vapnik等在1995年提出了一种新型机器学习方法——支持矢量机SVM(Supportvectormachines)，SVM是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法，又称为支持向量网络，具有理论完备、全局优化、鲁棒性好、泛化性能好等优点，已经成为目前国际、国内研究的热点。鉴于支持矢量机具有完备的统计学习理论基础和出色的学习性能，本文结合混沌理论及经典混沌预测方法，研究基于支持向量机的混沌时间序列预测方法，仿真实验表明应用该方法对混沌时间序列的预测研究有着非常重要的理论和实际意义。

本文主要围绕混沌时间序列预测方法及支持向量机在混沌序列预测中的应用展开研究，主要内容包括：(1)混沌时间序列分析及预测中参数的合理选取；

(2)混沌序列的全局支持向量机预测法及其应用(3)混沌序列的局域支持向量机预测法及其应用。主要研究成果包括：

1、介绍了混沌时间序列的全局支持向量机预测法，全面分析了该方法的预测性能，并详细讨论了支持向量机预测混沌时间序列中各种参数的合理选择，通过大量的仿真实验给出了合理的建议。

2、讨论了混沌时间序列的局域预测方法，针对支持向量机预测方法运算复杂度高的特点提出了混沌时间序列的局域支持向量机预测法，建立了相应的预测模型并研究了该预测法对混沌时间序列预测的可行性及预测性能，研究结果表明这种预测模型能够有效地预测混沌时间序列，且运算复杂度较低。这些均进一步发展了混沌时间序列预测结构及算法。

3、对时空混沌及混沌跳频码特性分析的基础上，用支持向量机预测法对三种时空混沌序列及两条典型的跳频码进行了预测，预测结果表明混沌局域支持向量机预测法能够对时空混沌时间序列进行有效预测，相比其他预测法具有更高的预测精度和更快的预测速度，同时采用全局支持向量机对混沌跳频码的预测也获得了较高的预测精度。

7.期刊论文张真.李典谟.查光济马尾松毛虫种群动态的时间序列分析及复杂性动态研究-生态学报2002,22(7)

自从May (1974) 指出即使是简单的种群模型也能揭示混沌动态以来,自然种群是否存在混沌一直具有争论,如何检测自然种群的混沌行为也成为种群动态研究的一个难点.通过时间序列分析和反应面模型建摸的方法分析了马尾松毛虫的复杂性动态.用自相关函数对马尾松毛虫发生的时间动态分析的结果认为动态是平稳的,其周期性不显著,而具有一定的复杂性,这种类型可以是减幅波动、有限周期或弱混沌,波动主要由系统内因引起.进一步采用反应面模型估计全局李雅普若夫指数和局域李雅普若夫指数结果均为负,显示马尾松毛虫种群动态不存在混沌现象,但是在增加一个小的噪音以后,局域李雅普若夫指数变为在0以上波动,说明系统对噪音非常敏感,噪音对松毛虫种群动态具有很大的影响,可以将其从非混沌状态变为混沌.研究结果认为全局李雅普若夫指数λ是一定时间内两个变动轨迹的总平均偏差,而随着种群动态的波动,指数也是波动的,所以对于检测自然种群的混沌来说不是一个好的指标.局域李雅普若夫指数λM能更好地表示自然种群混沌的存在和产生混沌的条件.对害虫管理来说对种群暴发初期的预测是尤其重要的,而此时又最难于预测,所以对种群动态的监测就尤为重要.由于马尾松毛虫的代间种群动态为第一级密度相关,前一代的虫口密度与下一代的虫口密度相关性最强,所以前一代预测下一代是最可靠的.

8.学位论文龚去帆非线性动力的时间序列分析和随机共振研究1998

该文将从混沌时间序列分析研究入手,解决神经元信息编码中确定性和随机性两种成份的基本作用问题.研究内容将主要涉及非线性动力学理论方法中的混沌时间序列分析、统计物理学的随机性共振现象和神经科学中神经元放电模式和信息编码等方面,属于典型的学科交叉研究范畴.论文的内容大致安排为:在第一章中将综述混沌时间序列分析的研究现状,总结神经元动力学研究的最新进展,并阐述该文的先是意义和最终需要解决的问题;第二章将研究动力系统吸引子的重构问题和嵌入理论,研究替代数据、关联维数GP算法和主分量分析三种方法的原理和笄法实现;第三章将着重研究Lyapunov指数、非线性预报和拓扑熵三种度量混沌系统信息损失率方法的原理和算法,并对GP算法、最大Lyapunov指数和非线性预报三种检测和度量混沌时间序列及其程度的方法进行比较;第四章将主要包括不稳定周期轨道的概念、性质及算法和混沌时间序列降噪的基本原理、思想方法和算法实现两部分内容;第五章研究神经元模型中的随机共振现象和阈下振荡行为在随机共振中的作用,重点探讨了阈下振荡的存在会神经元通过随机共振来检测微弱信号这一主题;第六章是从描述神经元兴奋活动的理论模型和神经电生量实验数据分析两方面来揭示引峰峰间期序列不规则性的内在确定性机制.最后,第七章总结全文的贡献之所在.

9.学位论文刘咏梅基于混沌时间序列分析的测井曲线识别研究2005

测井曲线识别属于经验性和领域知识要求很高的模式识别问题。本文围绕着测井时间序列的解释与识别这一核心任务，以实际工程背景为依托，应用混沌理论及混沌时间序列分析的理论与方法，开展了以下新的研究课题：

(1)测井时间序列的混沌检测

首先分析了测井时间序列产生混沌的机理，首次提出测井时间序列是一种混沌时间序列，并应用替代数据法证明了测井时间序列的确存在混沌。这一结论为混沌时间序列分析方法应用于测井曲线识别领域提供了前提条件。

(2)测井曲线的混沌特征提取

在第一部分研究结论的基础上，本文先后提取了测井曲线的两种混沌特征——关联维数和最大Lyapunov指数。在关联维数的计算中，发现不同油层组的测井曲线具有较明显的分维特征，并可以初步用于主力油层组的预测。在本课题研究中，提出一种改进的测井时间序列最大Lyapunov指数求取方法，该算法简单易行，且具有较好的计算精度。同时，油层组测井曲线的最大Lyapunov指数均大于零，也进一步证实了前一部分结论的正确性。

(3)油层测井曲线的平滑及特征提取

本文利用不对称高斯型函数的非线性最小二乘拟合对单峰曲线进行了平滑处理，并给出了一种针对测井曲线特点的简化平滑算法。同时利用曲线的模型参数直接作为特征值，对油层测井曲线的形状进行分类，结果令人满意。最后，文中还对不对称高斯型函数进行了改进，使之更加逼真地描述测井曲线的峰形态。

(4)基于高斯混合模型的油层测井相分类算法

与传统的测井相识别不同，本文给出了一种基于高斯混合模型的油层测井相分类算法。该方法仍然是以重构测井曲线吸引子为基础，并在相空间中，采用高斯混合模型对不同类别的吸引子进行建模。训练过程需要输入混合的个数、样本信号(多个)及信号类别。对某油田四类主河道的分类结果令人满意，说明混沌建模对复杂模式的分类有较好的分类效果。

10.期刊论文胡汉平.董占球混沌流密码研究-计算机安全2005,""(9)

在数字化混沌系统和基于混沌同步的保密通信系统的研究中存在一些亟待解决的重要问题:数字化混沌的特性退化,混沌时间序列分析对混沌系统安全性的威胁等,已严重影响着混沌流密码系统的实用化进程.为此,提出了通过变换的误差补偿方法克服数字混沌的特性退化问题;构建混沌编码模型完成对混沌序列的编码、采样,由此得到满足均匀、独立分布的驱动序列;引入非线性变换,以抵抗对混沌流密码系统安全性的威胁.

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下载时间：2010年12月9日