混沌时间序列的自适应高阶非线性滤波预测

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根据混沌序列产生的确定性和非线性机制,基于Volterra级数展式和混沌序列高阶奇异谱特征,提出了一种高阶非线性傅里叶红外(HONFIR)滤波预测模型用于混沌时间序列的自适应预测.其自适应算法采用时域正交算法来自适应地跟踪混沌的运动轨迹,而不是重构混沌系统的全局或局部运动轨迹.实验研究表明:(1)这种HONFIR自适应滤波器能够有效地预测一些超混沌序列.(2)预测混沌序列的性能与预测模型的非线性拟合能力有关,但并非非线性程度越高,预测性能就越好.(3)当HONFIR滤波器对混沌序列的非线性拟合精度高时,其自适应预测的性能与其输入维数的关系不受Takens嵌入定理的约束.(4)HONFIR自适应滤波器具有一定的抗噪能力.
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