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将经验模态分解(EMD)方法引入到非线性数据处理中,提出用EMD分解后的数据进行混沌预测的方法.通过Duffing方程和Lorenz系统的非线性响应预测实例表明,EMD分解后的信号和原始信号相比具有较小的最大Lyapunov指数,可提高预测时间和长时预测精度.
基于EMD方法的混沌时间序列预测
【摘 要】
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将经验模态分解(EMD)方法引入到非线性数据处理中,提出用EMD分解后的数据进行混沌预测的方法.通过Duffing方程和Lorenz系统的非线性响应预测实例表明,EMD分解后的信号和原始
【机 构】
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西北工业大学;
【出 处】
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物理学报
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(批准号:2007A08)资助的课题~~
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