【摘 要】
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为提高非线性时间序列预测的准确性和可靠性,采用基于混沌理论的方法对时间序列进行分析和预测。在研究关联维数和最大Lyapunov指数算法基础上,利用关联维数和最大Lyapunov指
【机 构】
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许昌学院公共实验中心,许昌学院网络中心
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B510028);许昌市科技计划项目(1103015)
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为提高非线性时间序列预测的准确性和可靠性,采用基于混沌理论的方法对时间序列进行分析和预测。在研究关联维数和最大Lyapunov指数算法基础上,利用关联维数和最大Lyapunov指数判定时间序列的混沌特性,根据混沌特性参数建立预测模型,并对非线性时间序列进行预测。以上海证券交易所股票价格指数时间序列为实例验证预测模型,研究结果表明,基于混沌特性参数建立的预测模型具有较好的预测能力和预测精度,证明用该方法预测非线性时间序列具有可行性。
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