导读:本文包含了混沌相空间重构论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:混沌,重构,空间,噪声,浓度,序列,算法。
混沌相空间重构论文文献综述
李绍良,王茜,张毅,张磊[1]（2019）在《基于混沌相空间重构的IGA-LSSVM在线煤矿工作面瓦斯浓度预测模型的研究》一文中研究指出为了改进煤矿工作面瓦斯浓度预测可靠性和精度,运用基于混沌相空间重构的免疫遗传最小二乘支持向量机瓦斯浓度预测方法,把瓦斯浓度当做一组非线性混沌时间序列,使用相空间重构以恢复混沌时间序列在高维空间的运动轨迹,即混沌吸引子,运用IGA-LSSVM模型预测混沌吸引子未来的运动轨迹,再把预测的运动轨迹还原到时间序列中,得到预测的瓦斯浓度。研究表明,运用混沌IGA-LSSVM模型预测瓦斯浓度,由于引入了混沌吸引子,使模型不同于传统预测所建立的主观模型(如神经网络),而是直接根据数据序列本身计算出来的客观规律(混沌吸引子)进行预测,并且使用免疫遗传算法(IGA)对LSSVM模型的参数进行优化选择,可以避免预测的人为主观性,提高预测的精度和可信度。(本文来源于《中国煤炭》期刊2019年05期）
行鸿彦,刘刚[2]（2018）在《混沌系统相空间重构参数选取的仿真研究》一文中研究指出针对混沌系统相空间重构参数确定的问题,基于嵌入窗理论,将AD法和LSSVM相结合,提出了一种确定混沌系统相空间重构参数的新方法,利用AD法和LSSVM分别确定嵌入窗宽度和嵌入维数,求得相空间重构的最佳延迟时间。以LORENZ系统为例,对所提方法进行了仿真,并研究了噪声对混沌系统相空间重构参数确定的影响,结果表明,在一定噪声(SNR>OdB)环境下,上述方法能够准确的确定混沌系统相空间重构参数,较BP神经网络和传统的SVM的均方差MSE降低了近一个数量级。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年07期）
王帮俊,赵佳璐[3]（2018）在《基于相空间重构的煤炭价格时间序列的混沌特征研究》一文中研究指出煤炭作为我国的基础性能源,煤炭价格分析在能源研究中一直至关重要。本文采用相空间重构技术,对国际环球动力煤(NEWC Global Coal)、我国的环渤海动力煤BSPI(5500k)和CII冶金煤(15500K)3种煤炭价格的时间序列,通过提取描述系统混沌吸引子等特征量参数,分析煤炭价格时间序列中的行为混沌特征,并计算得出各自的时间预测范围。研究结果表明:(1)国内外煤炭市场价格是一个复杂的非线性系统,G-P算法计算得出的嵌入维数与关联维数表明其具有明显的分形特征;(2)3种煤炭价格时间序列的嵌入维数为5、6和9,表明对国内外煤炭市场价格的短期预测可以基于相应维数的非线性模型来实现;(3)国内外煤炭的市场价格行为具有混沌特征,依据最大李雅普诺夫指数,计算得出国际和国内煤炭价格的有效预测期分别为5和12个月。研究结论可为相关部门和企业进行煤炭价格预测及相关政策制定提供理论指导和决策借鉴。(本文来源于《工业技术经济》期刊2018年07期）
陈向宏[4]（2018）在《基于相空间重构的PM2.5多元混沌时序预测研究》一文中研究指出近年来中国部分省市雾霾频发,PM2.5浓度的实时检测和发布越来越无法满足民众的出行需求,需要一种及时有效的PM2.5浓度预测机制和方法。PM2.5受到气象元素、空气中其他污染物等多重复杂因素的影响,其生成涉及到大量的非线性化学与光化学动力学过程,蕴含着混沌性,因此,对PM2.5浓度的预测显得极其困难。为了能够有效地预测未来一段时间内PM2.5浓度状态变化趋势,通过引入混沌理论及混沌时间序列预测方法,建立对PM2.5浓度的多元时间序列预测模型,以北京地区PM2.5小时浓度为预测对象实现其短期预测。首先根据空气系统的复杂性,从复杂系统角度出发,提出一种多维因素的预测建模思路,将PM2.5及其影响因子尽可能全面的考虑进来,挖掘空气系统相空间规律,并在此基础上建立预测模型。第一,为了能够充分挖掘空气系统演化轨迹,根据相空间重构技术,将相关单元的混沌时间序列相空间扩充到多元时间序列相空间中,构建多元时间序列相空间矩阵。第二,采用RBF神经网络来预测多元相空间中的状态点,将上一个相空间状态点作为神经网络输入,下一个相空间点作为神经网络输出,依次来训练网络并将训练好的网络用来预测试样本相空间状态点,最后分离出待预测的时间序列的相空间点以实现预测。第叁,将构建好的预测模型用于经典混沌Lorenz系统,初步验证模型可靠性。其次,将构建的多元混沌时间序列预测模型用于北京市PM2.5小时浓度预测。采用北京2014年5月份到2014年11月份历史空气污染物和历史气象小时数据,对数据缺失值进行处理,探究影响北京PM2.5浓度的关键因素、分析其与影响因子组之间的相关性、判断其混沌特性,最终确定预测模型输入的特征向量。最后,验证PM2.5浓度预测模型的可靠性。将基于相空间重构的多元混沌时间序列预测和单元混沌时间序列预测、ARIMA、多元线性回归时间序列4个常用预测模型做以实证预测实验对比。研究结果表明在PM2.5浓度预测中基于相空间重构的多元混沌时间序列预测模型均方根误差为4.92,平均绝对误差为2.4,相较传统的统计预测方法准确率更高。(本文来源于《西北师范大学》期刊2018-05-01）
彭春生[5]（2018）在《混沌光场的二阶相干度分析与测量及相空间重构》一文中研究指出半导体激光器因其具有体积小、重量轻、使用寿命长、波长范围宽、制作成本低易于集成并且可以直接进行电流调制等优势使其具有广泛应用,同时随着制作技术的发展,半导体激光器种类已经超过几百种,目前半导体激光器的应用已经扩展到了整个光电子学领域,利用半导体激光器经过光反馈形成的混沌激光与传统激光相比有具有类噪声、对初值敏感、内在随机性、相关时间短、复杂度大等方面的特性现已经被人们引入混沌保密通信,混沌密钥分发,物理随机数生成,混沌激光传感和生物激发信息处理等领域,对于半导体激光器产生混沌激光的特性研究也越来越受到人们关注。在混沌光源质量评价方面,人们通常借助于李雅普诺夫指数,测度熵值,自相关函数等表征混沌强弱,但是这些度量方法主要利用宏观强度起伏来研究混沌光场的动力学特性。混沌激光源这种非线性系统如何去根据其光子统计特性并探究系统所蕴含的物理机理就变得越来越重要。强度统计和时序自相关方程能够用来确定混沌过程,但是与实验结果存在明显差异,同时由于光子数分布和光子相干性对混沌激光的控制参数更加敏感,就为研究和应用混沌激光提供了一条途径。对于混沌光场二阶相干度的研究能够让我们从光子统计的角度了解混沌激光的辐射统计特性与强度随机起伏,并探究光子群聚效应与高阶相干度所带来的混沌激光应用。因此本文主要从混沌激光的统计特性角度出发,从理论和实验上得到混沌光场的光子统计和相干性质,并分析其随着外加电流和反馈强度的变化关系。之后利用时间相关分析方法测量混沌光场的二阶相干度,探究提高二阶相干度的测量精度方法,得到理论上的误差可以随着卷积的增加而无限减小,在实验参数条件下,得到的结果在理论上相对误差在延迟时间不超过40ns,相对误差小于0.25%,上述精度表明该方法能够在一定程度上降低对探测器死时间和效率的要求。相空间Wigner函数是描述光场分布极其重要的准概率分布函数,它包含了量子态在整个相空间演化过程中的全部信息。借助对混沌光场Wigner函数的研究,有助于从直观上了解混沌光场在相空间中的演化,了解混沌光场相空间的特性,有助于利用多维混沌光场进行密钥分发方面提供依据及判别应用混沌光场非经典性。本文主要工作如下:基于HBT实验,从理论Lang-Kobayashi(LK)方程出发控制不同的混沌激光控制参数,得到不同混沌激光状态下光场的二阶相干度在零延迟处变化规律,同时随着光场状态变化得到混沌光场微观光子统计分布的变化规律并且在实验中得到与理论吻合的结果。通过光子计数得到的零延迟时的混沌光场二阶相干度,并没有充分反映混沌光场随延迟时间变化规律,如何计量二阶相干度在延迟时间内变化及探究其所蕴含的物理机制,就成为有待解决的问题。我们从理论出发提出通过时间相关计数方法,得到光场二阶相干度随延迟时间变化的高阶形式,此方法可为精确探测混沌光场的二阶相干度随延迟时间的变化奠定基础。并在实验上进行了验证。混沌光场的相空间如何演化,如何实现对光场相空间函数的重构,针对上述问题本文给出了具体的实验方案,并进行了初步的理论分析,给出了基于实验条件的理论分析结果。(本文来源于《太原理工大学》期刊2018-05-01）
李欢,王江涛,张文旭[6]（2018）在《基于混沌相空间重构的LS-SVM模型的动态变形数据特征预报分析》一文中研究指出文中应用BP算法、遗传算法、混沌理论及支持向量机,建立各种模型对变形体进行预报,通过实例分析得知,对于大多数变形体的变形数据来说,基于混沌相空间重构的LS-SVM预报模型的预报能力均优于GA-BP网络预报模型和BP网络模型,且具有更高的可靠性。(本文来源于《矿山测量》期刊2018年02期）
陈越,刘雄英,任子良,吴中堂,冯久超[7]（2018）在《基于相空间重构和奇异谱分析的混沌信号降噪》一文中研究指出为了从被噪声严重污染的观测数据中重构混沌信号,文中提出了一种基于相空间重构和奇异谱分析的混沌信号自适应降噪方法.由于混沌信号具有类噪声特性,传统的奇异谱分析方法在处理混沌信号时难以辨识信号成分对应的奇异值数目.为此,文中通过在相空间比较混沌信号和噪声统计特性的差异来估计奇异值数,实现了自适应降噪.对计算机模拟生成的混沌信号和太阳黑子数的实际观测数据分别进行了降噪实验,结果表明:文中方法能准确地估计奇异值数目并有效地重构原混沌信号;与现有的混沌信号降噪方法相比,文中方法在噪声抑制性能上有优势,重构的相图质量也更好.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
邓高,杨珊,江时雨[8]（2016）在《相空间重构和混沌遗传神经网络融合的矿井涌水量预测研究》一文中研究指出为了更准确预测矿井涌水量变化,有效防治矿山水害,本文提出利用相空间重构和混沌遗传神经网络相结合的方法预测矿井涌水量。选用C-C算法确定嵌入维数和延迟时间,通过对时间序列进行相空间重构来判断涌水量时间序列的混沌特性。为避免BP神经网络极易陷入局部解的问题,采用遗传算法对混沌神经网络进行参数优化,构建混沌遗传神经网络预测模型。将构建的模型应用于某矿山-100 m水平巷道涌水量的预测,在理论预测时长内预测最大误差为3.38%,表明该方法能够反映短期内矿井涌水量变化的趋势,相比单纯的混沌BP神经网络预测模型,预测精度有所提高,可为矿山企业的灾害防治提供科学的参考依据。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2016年05期）
李艳,吴安坤[9]（2016）在《基于小波分解和相空间重构的大气电场混沌特征浅析》一文中研究指出本文通过对伴有闪电过程的地面大气电场强度时间序列进行相空间重构分析知,闪电时段内地面大气电场强度时间序列均呈现混沌特性,而非闪电时段内地面大气电场强度时间序列并不全部呈现混沌特性;闪电时段内的地面大气电场强度时间序列经过小波函数sym5的4层分解重组的低频部分的相空间重构混沌特性较原始时间序列的相空间重构混沌特性明显。(本文来源于《价值工程》期刊2016年28期）
朱永强[10]（2016）在《基于相空间重构的地球化学元素混沌特征研究》一文中研究指出混沌理论是非线性科学的重要分支,被广泛应用于经济学、气象学、水科学等领域的研究中。在地质中,由于地质作用过程的长期性和多期性,致使矿元素含量的变化受控于成矿系统内部的动力学过程,具有较强的非线性特征,对其变化的混沌特征的定量刻画有助于深入理解成矿过程,并为找矿预测提供理论依据。本文首先介绍了相空间重构技术的相关理论知识;其次以Logistic映射为例,研究了关联维计算中数据容量大小、范数的选择对其的影响程度,并给出了基于近似熵的嵌入维数估计方法;最后采用相空间重构技术分析了胶东大尹格庄Au元素聚集的混沌特征。论文的主要研究结果如下:(1)分析了G-P算法中不同范数对关联维估计值的影响。结果显示,一范数计算所得关联维波动大,二范数和无穷范数结果相对较好,其中无穷范数对应的估计值小于二范数,且随着数据容量的增大,结果更稳定。(2)给出了近似熵近似估计嵌入维数的方法,该方法计算简单、算法运行时间短,且受数据长度的影响较少。(3)利用相空间重构技术对山东大尹格庄Au元素含量序列进行混沌特征识别。结果显示,强矿化水平勘探线Au元素含量序列具有明显的混沌特征,而中矿化和弱矿化水平勘探线和钻孔Au元素的混沌特征不明显。(本文来源于《广州大学》期刊2016-05-01）
混沌相空间重构论文开题报告
（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：
针对混沌系统相空间重构参数确定的问题,基于嵌入窗理论,将AD法和LSSVM相结合,提出了一种确定混沌系统相空间重构参数的新方法,利用AD法和LSSVM分别确定嵌入窗宽度和嵌入维数,求得相空间重构的最佳延迟时间。以LORENZ系统为例,对所提方法进行了仿真,并研究了噪声对混沌系统相空间重构参数确定的影响,结果表明,在一定噪声(SNR>OdB)环境下,上述方法能够准确的确定混沌系统相空间重构参数,较BP神经网络和传统的SVM的均方差MSE降低了近一个数量级。
（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。
混沌相空间重构论文参考文献
[1].李绍良,王茜,张毅,张磊.基于混沌相空间重构的IGA-LSSVM在线煤矿工作面瓦斯浓度预测模型的研究[J].中国煤炭.2019
[2].行鸿彦,刘刚.混沌系统相空间重构参数选取的仿真研究[J].计算机仿真.2018
[3].王帮俊,赵佳璐.基于相空间重构的煤炭价格时间序列的混沌特征研究[J].工业技术经济.2018
[4].陈向宏.基于相空间重构的PM2.5多元混沌时序预测研究[D].西北师范大学.2018
[5].彭春生.混沌光场的二阶相干度分析与测量及相空间重构[D].太原理工大学.2018
[6].李欢,王江涛,张文旭.基于混沌相空间重构的LS-SVM模型的动态变形数据特征预报分析[J].矿山测量.2018
[7].陈越,刘雄英,任子良,吴中堂,冯久超.基于相空间重构和奇异谱分析的混沌信号降噪[J].华南理工大学学报(自然科学版).2018
[8].邓高,杨珊,江时雨.相空间重构和混沌遗传神经网络融合的矿井涌水量预测研究[J].世界科技研究与发展.2016
[9].李艳,吴安坤.基于小波分解和相空间重构的大气电场混沌特征浅析[J].价值工程.2016
[10].朱永强.基于相空间重构的地球化学元素混沌特征研究[D].广州大学.2016
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