混沌时间序列的局域多项式系数建模及预测

摘要

由于局域线性模型的简洁、易于实现,在过去的三十年里,它被广泛的研究并用来预测混沌时间序列。本文依据混沌时序的局部特性和非线性特性,在局域线性模型的基础上,提出基于多项式系数自回归模型的局域非线性混沌时间序列预测方法(简称局域非线性模型)。相比于局域线性模型,该模型能够有效地逼近混沌时间序列的非线性特性。三种典型的混沌时间序列(Logistic映射、Henon映射和Lorenz系统)的仿真结果表明,局域非线性模型的多步预测性能及预测稳定性均好于局域线性模型,且在样本数据较少的情况下也有较高的预测精度。