【摘 要】
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对具有分形特征的复杂非线性时间序列的预测,核心问题表现为初始条件敏感性对系统动力模型的影响,该敏感性又决定了最大预测可信时间,忽略最大预测可信时间而得到的仅包含有
【机 构】
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东北石油大学机械科学与工程学院,齐齐哈尔大学机电工程学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(E2015037),黑龙江省教育厅基本科研业务专项(135209230),齐齐哈尔科技局项目(GYGG?201716).
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对具有分形特征的复杂非线性时间序列的预测,核心问题表现为初始条件敏感性对系统动力模型的影响,该敏感性又决定了最大预测可信时间,忽略最大预测可信时间而得到的仅包含有限离散振动幅值的预测,对具有周期震荡趋势信号的特征识别与寿命分析意义甚微。笔者从信息熵角度计算预测可信时间,在对振动时序局部均值分解(LocalMeanDecomposition,LMD)的基础上,建立基于KNN(KNearestNeighbor)非参数改进预测算法,从能量角度选择LMD主分量和影响权值,对主分量做相空间重构并构造预测序列,以最大
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