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【24h】

A chaotic time series prediction algorithm using asymmetric functions

机译:基于非对称函数的混沌时间序列预测算法

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摘要

To connect prediction functions with physical phenomena,we designed two shape-variable functions to improve the adaptability of a prediction algorithm for asymmetric distributed chaotic signals.An adjustable parameter controls the shape of the presented functions.In simulation,we proved that if the chaotic series are asymmetric,the best performance appears when the shape of the basis function is similar with the shape of density functions.
机译:为了将预测函数与物理现象联系起来,我们设计了两个形状变量函数来提高预测算法对非对称分布混沌信号的适应性。可调参数控制了所提出函数的形状。在仿真中,我们证明了混沌序列是不对称的,当基函数的形状与密度函数的形状相似时,最佳性能出现。

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