导读:本文包含了李亚普诺夫指数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:诺夫,指数,混沌,李亚,重构,空间,脉冲。
李亚普诺夫指数论文文献综述写法
张勇,关伟[1]（2009）在《基于最大李亚普诺夫指数的改进混沌时间序列预测》一文中研究指出分析了基于最大李亚普诺夫指数的混沌时间序列预测方法,提出了一种选取重构相空间中的多个邻近参考向量来提高预测精度的改进方法。对洛伦兹混沌系统产生的时间序列进行了预测,结果表明改进方法比原方法的预测精度要高。讨论了噪声和参考邻近点数对预测结果的影响。应用改进方法预测实际的交通流量时间序列的平均相对误差在8%以下,说明了改进方法的有效性。(本文来源于《信息与控制》期刊2009年03期）
蒋飞,刘中[2]（2008）在《基于条件李亚普诺夫指数的混沌系统的脉冲同步研究》一文中研究指出基于条件李亚普诺夫指数,对混沌系统的脉冲同步形式和同步范围进行了研究,突破了传统的基本假设.计算机仿真证明了该方法的有效性和正确性.此外,作为该方法的重要基础,本文给出脉冲同步系统的条件李亚普诺夫指数计算方法.(本文来源于《信息与控制》期刊2008年02期）
杨正瓴,田勇,张广涛,林孔元[3]（2005）在《短期负荷预测最大李亚普诺夫指数法的改进》一文中研究指出现有采用最大李亚普诺夫指数法进行负荷预测的3种改进技术为:应用待预测点对应的时间窗口上的最大李亚普诺夫指数估计(变化的数值),可以获得更高的准确率;应用“气温-负荷”相关系数等,改进“取舍规则”;应用多个“邻近矢量”预测增加抗噪声能力。以此构造的2类改进预测方法是:采用“变最大李亚普诺夫指数、改进的取舍规则以及多邻近矢量”预测法;采用“多邻近矢量对应的1步负荷加权”预测法。后者还可用于非混沌序列预测。数值计算还表明,将原始负荷按照素数间隔抽样,可以进一步提高预测准确率。(本文来源于《电网技术》期刊2005年07期）
鲁宏伟,吴雅,杨叔子[4]（1995）在《基于时序的李亚普诺夫指数谱的计算》一文中研究指出讨论了系统模型未知时李亚普诺夫指数谱的计算问题。在已知单个时序的条件下，利用非线性回归方法得到了一个与已知系统同构的系统，设计了一种估计系统参数的稳健的递推算法，以此实现李亚谱诺夫指数谱的计算，数值结果证明了这种方法的可行性。(本文来源于《华中理工大学学报》期刊1995年06期）
严绍瑾,彭永清,王建中[5]（1990）在《一维气候时间序列的李亚普诺夫指数所显示的动态系统的演化特征》一文中研究指出本文利用广州1873—1980年共108年的月平均气温时间序列资料,在拓展了的叁维相空间中,用Wolf的方法,求出了在不同参数条件下的李亚普诺夫指数λ_1。从中发现,对每一组参数,均得到λ_(1,2)>0(其中λ_1>λ_2),λ_3<0。这说明我国季风区短期气候演化存在着浑沌吸引子,因而气候应该分享经历着浑沌力学行为的体系所具有的那种本征的演化特征。(本文来源于《热带气象》期刊1990年03期）
李亚普诺夫指数论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于条件李亚普诺夫指数,对混沌系统的脉冲同步形式和同步范围进行了研究,突破了传统的基本假设.计算机仿真证明了该方法的有效性和正确性.此外,作为该方法的重要基础,本文给出脉冲同步系统的条件李亚普诺夫指数计算方法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
李亚普诺夫指数论文参考文献
[1].张勇,关伟.基于最大李亚普诺夫指数的改进混沌时间序列预测[J].信息与控制.2009
[2].蒋飞,刘中.基于条件李亚普诺夫指数的混沌系统的脉冲同步研究[J].信息与控制.2008
[3].杨正瓴,田勇,张广涛,林孔元.短期负荷预测最大李亚普诺夫指数法的改进[J].电网技术.2005
[4].鲁宏伟,吴雅,杨叔子.基于时序的李亚普诺夫指数谱的计算[J].华中理工大学学报.1995
[5].严绍瑾,彭永清,王建中.一维气候时间序列的李亚普诺夫指数所显示的动态系统的演化特征[J].热带气象.1990