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1、王8S89j8AdissertationsubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterTheResearchofPhase—SpaceReconstructionBasedonPredictionByZhanHouSupervisor：ProfJinyuanShenandDocRunjieLiuCommunicationandInformationSystemSchoolofInfo
2、rmationEngineeringMay2009摘要從目前對(duì)混沌時(shí)間序列的研究工作來看，相空間重構(gòu)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的工作，不僅僅是因?yàn)榛煦鐣r(shí)間序列的特征量計(jì)算與重構(gòu)后相空間的質(zhì)量關(guān)系非常密切，同時(shí)也是由于相空間重構(gòu)的質(zhì)量直接影響到下一步對(duì)混沌時(shí)間序列能否準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。因此如何進(jìn)一步提高重構(gòu)相空問的質(zhì)量也即有一個(gè)比較好的確定相空間重構(gòu)參數(shù)的方法就顯得尤其重要。文章首先深入研究了相空間重構(gòu)理論，利用導(dǎo)數(shù)重構(gòu)法、延遲坐標(biāo)法和主分量分析法對(duì)三
3、組混沌時(shí)間序列進(jìn)行了相空間重構(gòu)，并計(jì)算出各重構(gòu)后相空間的最大Lyapunov指數(shù)。延遲坐標(biāo)重構(gòu)法由于其在重構(gòu)參數(shù)選擇上的靈活性，而取得了較好的重構(gòu)效果。鑒于不等時(shí)間延遲在對(duì)混沌時(shí)間序列進(jìn)行重構(gòu)時(shí)較好的表現(xiàn)效果，文章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和刪剪算法提出了兩種分別對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間延遲窗寬的相空間重構(gòu)參數(shù)的確定方法，并分別對(duì)理想的混沌時(shí)間序列和實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行了相空間重構(gòu)，取得了較好的結(jié)果。文章最后基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相空間重構(gòu)技術(shù)，分別對(duì)四組混沌時(shí)間
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