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一种基于无人机平台的微型高光谱仪系统
成果领域:
推广方式:
成果归属企业: 深圳大学
成果鉴定时间:
成果介绍
本发明提供了一种新的时间序列的预测方法,包括:接收输入的原始滑坡时间序列{X(t), t=1, 2, 3, …, n};判断原始滑坡时间序列是否具有混沌特征;若原始滑坡时间序列具有混沌特征,则确定出原始滑坡时间序列的延迟时间;确定出原始滑坡时间所要嵌入的相空间的嵌入维数;将延迟时间和嵌入维数代入到目标volterra级数模型,目标volterra级数模型迭代训练核函数的系数,当核函数的系数达到预设误差要求时,输出目标volterra级数模型的参数、核函数的系数、以及预测出的目标滑坡时间序列。在本发明将延迟时间和嵌入维数直接嵌入volterra级数的数学模型中,将传统的把滑坡时间序列相空间重构后得到的输出序列再输入到volterra级数模型中的两步直接变成了一步,提高了运算效率。
成果应用案例介绍
计算控制>预测方法>时序预测方法
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