混沌理论

摘要： 为准确掌握片岩隧道变形规律,基于隧道变形监测结果,利用核极限学习机构建隧道变形初步预测模型,通过遗传算法和蚁群算法进行优化处理,以保证模型参数的最优性,采用混沌理论对预测误差进行修正处理,利用M-K分析判断隧道变形趋势,并将趋势判断结果与预测结果对比。结果表明:通过递进优化处理,能逐步提高预测精度,且预测结果的相对误差均值介于1.77%~1.83%,均小于2%,具有较高的预测精度;隧道变形虽呈增加趋势,但随时间增长其增长趋势逐渐减弱,总体趋于稳定方向发展。

摘要： 以演化视角分析高端装备制造企业组织创新类型和创新演化过程,并基于种群竞争模型,构建企业组织创新演化模型,通过分析模型平衡点稳定性及其演化趋势,发现当创新演化初始点出现在进入鞍点轨线附近时,其微小变化将导致最终演化状态的巨大差别。应用Lyapunov指数法判定高端装备制造企业组织创新演化的混沌性,运用创新演化模型模拟企业组织创新混沌演化过程并分析创新混沌演化规律。研究结果表明:①渐进式创新和激进式创新之间较强的竞争效应是企业组织创新演化进入混沌的一般条件;②鞍点是企业组织创新混沌演化的转折点,在进入鞍点轨线的影响域中,创新演化轨道的断裂位置和跃迁方向敏感依赖于初始条件;③环境变化对激进式创新的压力会增强创新演化的混沌性。

摘要： 非线性模型预测控制器使用非线性预测模型来预测受控制系统的行为。在此,提出了一个超混沌对角递归神经网络数组,用于在前进窗口中建模和预测控制器下非线性系统的行为。为了改善超混沌对角线递归神经网络参数的收敛性,以更好地进行系统建模,可使用隐藏层中的逻辑映像来调整混沌程度。提出了一种基于超混沌对角递归神经网络的非线性模型预测控制方法。该方法借助改进的梯度下降法获得控制信号。将该控制器用于控制具有硬非线性。输入约束以及存在包括外部干扰在内的不确定性的连续搅拌反应器,仿真结果表明该方法在轨迹跟踪和干扰抑制方面的优越性能。神经网络的参数收敛和可忽略的预测误差、以及保证的稳定性和较高的跟踪性能是该方案的最大优势。

摘要： 针对矿井涌水量预测研究中存在的相关影响因素考虑较少、模型预测精度不高和适用性不强的问题,建立了混沌理论与广义回归神经网络耦合的新的预测模型(Chaos-GRNN模型)。从理论上分析了矿井水文系统产生混沌现象的机理;由混沌理论得到涌水量序列相空间重构后的嵌入维数、时间延迟和最大Lyapunov指数,以此确定GRNN的输入层神经元个数、取值和预测时长;采用交叉验证法获得GRNN的光滑因子,建立Chaos-GRNN模型;对平煤十二矿涌水量(2014年1月至2015年12月)进行模型验证。结果表明:矿井水文系统演化过程的循环迭代是产生混沌的根本原因,其表象特征为演化过程的不可逆性、非平稳性和演化结果的多样性;平煤十二矿涌水量时间序列具有混沌特征,其嵌入维数m=7,即涌水量的影响因素为7个,GRNN输入层神经元个数为7;时间延迟τ为13个月,由此确定了GRNN输入层神经元的取值;最大Lyapunov指数为0.0530,确定了GRNN预测时长为19个月;Chaos-GRNN模型预测精度达到了94.98%。该预测模型利用混沌理论量化了广义回归神经网络的输入层和预测时长,充分考虑了矿井涌水量的影响因素,提高了预测精度和适用性。

摘要： 高校交叉学科是人类认知发展与社会复杂需求内育外引的产物。高等院校作为人才培养、科学研究与社会服务三大功能的承担者,是交叉学科教育实践最重要的场域。从系统观出发,基于混沌理论可将高校交叉学科的发展机理解释为三个方面:基于“初值敏感性”,需重视常规学科地位,夯实基础与开拓创新兼顾;基于“非平衡与非线性”,需打破学科发展定势,务实应用与务虚科研兼重;基于“分形与自组织”,需遵循学科建设原则,分科承载与去中心化兼备。对标上述机理,高校交叉学科在教育实践中仍面临课程设计、教研师资、培养方式三个方面的困难,对此,应在教育实践中把握好三重逻辑:以内生逻辑为基,建构课程融合的知识保障;以共生逻辑为纲,促进师资力量的优化整合;以外生逻辑为源,促进与社会资源的良性互动。

摘要： 为提高无线传感器网络(WSNs)的节点覆盖率,降低节点冗余和延长网络使用寿命,提出一种基于混沌鲸鱼优化算法(CWOA)的覆盖优化方法。首先,将混沌理论同鲸鱼算法结合,使用改进混沌Tent映射生成初始种群,充分增加种群多样性。然后,引入莱维飞行对位置更新扰动操作,避免算法出现早熟收敛现象。仿真结果表明:改进后的鲸鱼算法同传统覆盖优化算法相比,有更高的收敛效率和覆盖率,降低了网络损耗,有效延长了网络生命周期。

摘要： 【目的】得到精确度较高的月降水量预测值。【方法】首先利用C-C关联积分法来确定波密站月降水量非线性系统的时间延迟τ和嵌入维数m,再对月降水量时间序列进行相空间重构,并利用小数据量法求取Lyapunov指数来判断月降水量时间序列的混沌特征,然后构建Volterra模型分别进行短期5a和长期15a降水量预测,将其预测小波预测模型和SVR预测模型的预测值对比,最后对Volterra短期预测模型进行叠加预测误差分析和模型推广分析。【结果】Volterra模型对混沌特征明显的月降水量进行短期预测时,其MAPE和EC分别为4.04%和0.941,相比小波和SVR模型来说具有较高的预测精度,同时叠加预测误差较小,其MAPE为7.657%,EC为0.894;而在长期预测时,该模型预测精度不如SVR模型;同时Volterra模型对混沌特征弱的月降水量进行短期预测时,其模型预测效果并不理想,MAPE为54.855%,EC仅为0.566。【结论】该方法能提供精确度较高的降水量预测值,为降水量的预测提供一种新的方法。

摘要： 针对煤矿瓦斯含量预测问题,以陈四楼煤矿为例,在煤层瓦斯含量影响因素分析的基础上,通过对种群进行混沌初始化,并引入自适应混沌算法和非线性收敛因子,提出了自适应混沌海鸥算法(ACSOA),建立了基于自适应混沌海鸥算法优化BP神经网络的瓦斯含量预测模型(ACSOA-BP),将模型应用于矿井进行预测效果检验。结果表明:陈四楼煤矿二2煤层瓦斯含量与不同因素呈非线性关系,地质构造是控制煤层瓦斯分布的主要因素,ACSOA-BP模型具有更高的预测精度和稳定性。

摘要： 微积分理论作为人类历史上伟大的知识创造之一,自诞生之后在相当长一段时期内被奉为描绘宇宙与自然运行强有力的数学语言与模型.20世纪以来,作为具有典型革命性意义的知识创新,诞生了分形几何学、混沌理论和复杂性科学等多种新兴学科.这些重要的数学知识创造构成了后微积分时代的主流数学知识形态并凝聚成为一种新的数学范式——“后微积分范式”.作为微积分范式的一种内核裂变,它实现了对原有范式的颠覆、突破和迁越,具有非确定性、混沌性和复杂性等显著的当代科学革命特征.“后微积分范式”已经构成了大学数学课程的重要组成部分和必要内容,也必将成为未来高中甚至义务教育数学课程的基本内容.因此,“后微积分范式”的数学教育意义以及如何开展教学的话题需要予以充分的论证和关注.

摘要： [目的/意义]旨在更好解决古籍高清数字化图像在互联网上传播后存在的版权和高仿真复制问题,提出基于混沌理论和DNA序列运算的加密算法。[方法/过程]该算法以混沌理论为基础,结合DNA序列运算,对图像数据进行像素值替代扩散,再通过图像置乱替换像素值位置,完成整个加密过程。[结果/结论]测试结果表明,该算法加解密效果良好,能够解决古籍高清数字化图像的版权和非法高仿真复制问题。

摘要： 新形势下的文化思潮逐渐呈现多元性和广泛性,高校学生理想信念进一步缺失,思想政治教育环境充满不确定性,以致高校思想政治教育管理环境日益复杂,传统管理方式已无法适应处于混沌状态的高校思想政治教育管理环境.根据当今时代环境,本文提出基于混沌理论的新时期高校思想政治教育管理建设创新改革,将混沌理论的思维方式运用于思想政治教育,敢于尝试创新,注重变革人力资源管理、强化个体行为激励和创新高校思想政治教育文化建设这三个方面的实践研究,为高校思想政治教育研究提供新方法.

摘要： 标准功率曲线是评价风力发电机组出力的重要指标.本文结合混沌理论,将不同厂家不同功率风机的标准功率曲线进行分类比较和规律总结,通过一系列的数学变换,最终得到一条可以在一定程度上代表所有标准功率曲线变化规律及特性的"17799曲线",为评价风力发电机组性能优劣提供了统一的评价标准.

摘要： 烟草专卖预测性执法是指通过预测分析研判专卖监管规律,并直接指导近期的专卖市场监管和案件侦破,进一步提高市场监管效率,降低辖区违法违规案件发生概率,形成依托于预测分析结果的预测性执法模式.全面实施预测性执法要建立在混沌理论的基础上,综合运用统计、聚类、排序等分析方法,利用预测模型、机器学习、数据挖掘等关键技术对专卖监管对象和监管内容客观分析,并对其变化趋势进行预测,依据预测结果采取富有针对性的监管措施,实现专卖管理水平螺旋式提升.

摘要： 机构作为机械装备的特征骨架,在相当程度上决定了整个机械行业的技术水平.现代科技对机械的要求日益向高速、精密、重载方向发展,而机构动力学特性则相应成为影响机械产品性能的关键因素.初始参数与问题解之间的严重非线性是并联机构的突出特点,混沌运动能够导致原本安全和确定的系统失灵,为工程系统的响应和可靠性增加了不确定因素.本项目将并联机器人机构学与混沌理论相结合,辨识含间隙解耦并联机构中的混沌现象并研究其动力学设计应用,有助于机构学理论研究的深化和混沌理论应用领域的拓展,为新型高性能并联机器人装备研制提供理论依据.

摘要： 针对抽水蓄能电站资源优化利用的迫切需求,提出了一种改进粒子群优化算法的含抽水蓄能电站的火力发电计划的制定方法.在对含火电机组和抽水蓄能机组的系统进行日前发电计划制定时，以调度周期内所有火电机组的发电成本与启停费用之和最小为目标建立模型，.用混沌理论的思想对粒子进行了混沌初始化和混沌扰动,解决了基本粒子群优化算法收敛性不佳、容易陷入局部最优的问题.通过算例验证了方法的正确性,并和传统蓄能电站调度方式进行了比较.结论表明此方法的最优解优于传统调度方式,可以为调度人员参考.

摘要： 鉴于矿井瓦斯涌出量数据具有混沌特性,利用混沌理论对矿井瓦斯数据进行分析和建模是科学的和实用的.通过从获取的瓦斯时间序列出发进行研究,将混沌理论引入煤矿安全生产领域,基于相空间重构理论对混沌时间序列的分析,结合Volterra自适应理论建立预测模型,分别对不同采样周期和不同数据量的样本数据在正常状态下进行预测,从观测得到的时间序列反构出表征原动力系统特性的状态空间,使预测模型更具客观性和准确性.

摘要： 针对布谷鸟算法在进行一定次数迭代或增加寻优点个数到一定程度后,算法准确度不再有显著提高的问题,提出了一种结合混沌与lévy分布的密度函数改进的布谷鸟算法(MCS).对算法的结构及使用的混沌图形进行了讨论,得到了较优结果.在测试函数上进行测试,改进后的布谷鸟算法具有较好的稳定性及准确性,明显优于布谷鸟算法.并将这种算法应用于重症监测病人(ICU)的血糖控制,仿真结果表明,使用改进的布谷鸟算法与使用粒子群算法在30个虚拟病人身上进行比较,程序运行平均时间从403.642s减少到142.961s.

摘要： 针对布谷鸟算法在进行一定次数迭代或增加寻优点个数到一定程度后,算法准确度不再有显著提高的问题,提出了一种结合混沌与lévy分布的密度函数改进的布谷鸟算法(MCS).对算法的结构及使用的混沌图形进行了讨论,得到了较优结果.在测试函数上进行测试,改进后的布谷鸟算法具有较好的稳定性及准确性,明显优于布谷鸟算法.并将这种算法应用于重症监测病人(ICU)的血糖控制,仿真结果表明,使用改进的布谷鸟算法与使用粒子群算法在30个虚拟病人身上进行比较,程序运行平均时间从403.642s减少到142.961s.

摘要： 针对布谷鸟算法在进行一定次数迭代或增加寻优点个数到一定程度后,算法准确度不再有显著提高的问题,提出了一种结合混沌与lévy分布的密度函数改进的布谷鸟算法(MCS).对算法的结构及使用的混沌图形进行了讨论,得到了较优结果.在测试函数上进行测试,改进后的布谷鸟算法具有较好的稳定性及准确性,明显优于布谷鸟算法.并将这种算法应用于重症监测病人(ICU)的血糖控制,仿真结果表明,使用改进的布谷鸟算法与使用粒子群算法在30个虚拟病人身上进行比较,程序运行平均时间从403.642s减少到142.961s.

摘要： 针对布谷鸟算法在进行一定次数迭代或增加寻优点个数到一定程度后,算法准确度不再有显著提高的问题,提出了一种结合混沌与lévy分布的密度函数改进的布谷鸟算法(MCS).对算法的结构及使用的混沌图形进行了讨论,得到了较优结果.在测试函数上进行测试,改进后的布谷鸟算法具有较好的稳定性及准确性,明显优于布谷鸟算法.并将这种算法应用于重症监测病人(ICU)的血糖控制,仿真结果表明,使用改进的布谷鸟算法与使用粒子群算法在30个虚拟病人身上进行比较,程序运行平均时间从403.642s减少到142.961s.

摘要： 本发明公开一种混沌振子电路和基于混沌理论的微弱信号检测系统，属于微弱信号检测领域。包括：混沌振子电路输出端接参数调节测量模块；参数调节测量模块包括：标准信号源，用于产生6GHz的标准正弦信号，输出至分频器；分频器，用于将标准信号等分为1/2、1/4…频率的信号，输出至控制模块；控制模块，用于根据分频后信号生成扫频范围，对扫频范围内的每个频率：根据选中频率调节第一反馈系数可调放大器、第二反馈系数可调放大器的放大比例系数，使得混沌振子电路处于混沌临界状态；采样此时混沌振子电路输出信号，若其方差超过设定阈值，则待测信号包含当前选中频率信号。本发明通过混沌系统所处状态检测出是否含有周期信号，提高探测精度和可靠性。

摘要： 本发明涉及风电技术领域，是基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测方法，其特点是：它包括cos过完备原子库的建立、衰减线性原子库的建立、基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测、仿真计算和误差分析等步骤，与现有的仅考虑历史风电功率数据时序，本发明能跟踪未来的功率趋势，物理意义清晰，并考虑风电功率的衰减特性。基于cos衰减性原子分解和混沌理论的风电功率超短期预测方法预测精度高，预测结果有效，适用性和实用性强。

摘要： 本发明公开了一种基于离散分数角变换和混沌理论的双图像加密方法，步骤包括：1)将两个明文图像f

摘要： 本发明公开了信息加密领域的一种基于混沌理论的信息标签加密方法及其系统，包括：获取信息标签的对象属性；通过处于混沌状态的Logistic映射函数对对象属进行加密；将加密后的信息标签替换原信息标签作为新的信息标签。通过混沌理论对信息标签的内容进行加密，混沌映射初始条件和参数敏感；且通过混沌理论产生的序列进行序列式加密时，加密算法设计简单，具有很好的加密效果和安全性。

摘要： 本发明公开了基于混沌理论和集成学习的采煤机截割高度预测系统，用于对采煤机截割高度进行预测，包括数据预处理模块、混沌特性计算模块、相空间重构模块、采煤机截割高度极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型建模模块以及采煤机截割高度极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型预测模块。本发明能够挖掘采煤机截割高度序列的混沌特性，并快速准确地预测采煤机截割高度。

摘要： 本发明公开一种混沌振子电路和基于混沌理论的微弱信号检测系统，属于微弱信号检测领域。包括：混沌振子电路输出端接参数调节测量模块；参数调节测量模块包括：标准信号源，用于产生6GHz的标准正弦信号，输出至分频器；分频器，用于将标准信号等分为1/2、1/4…频率的信号，输出至控制模块；控制模块，用于根据分频后信号生成扫频范围，对扫频范围内的每个频率：根据选中频率调节第一反馈系数可调放大器、第二反馈系数可调放大器的放大比例系数，使得混沌振子电路处于混沌临界状态；采样此时混沌振子电路输出信号，若其方差超过设定阈值，则待测信号包含当前选中频率信号。本发明通过混沌系统所处状态检测出是否含有周期信号，提高探测精度和可靠性。

摘要： 本发明提供了一种基于混沌理论和BP神经网络的水华预警方法，包括：采集水质数据进行采集并进行预处理；分别采用不同的函数作为激活函数进行训练，得到若干个基于BP神经网络的水华预警模型；将水质数据分别输入若干个基于BP神经网络的水华预警模型，若干个基于BP神经网络的水华预警模型输出预测值；将预测值作为输入值，且将Sigmoid函数作为激活函数训练组合BP神经网络模型。本发明采用不同的激活函数训练得到若干个基于BP神经网络的水华预警模型，然后将基于BP神经网络的水华预警模型输出的预测值作为输入值输BP神经网络，且采用Sigmoid函数作为激活函数，训练得到组合BP神经网络模型，通过训练得到的组合BP神经网络模型对较远时间段的预测准确性较高。

摘要： 本发明公开了一种基于混沌理论和非线性系统的锂电池容量预测方法，该方法基于非线性分析方法深入挖掘锂电池化成，分容数据的内在动态特征，构造出一个包含丰富信息的混沌相空间，为放电容量预测提供了一个优良的特征空间，由此便可以在特征空间上进行特征降维提取，将提取的降维特征填充到训练集中，并利用填充后的训练集训练机器学习模型，从而建立起锂电池的容量预测模型。本发明突破传统方法的静态和精度瓶颈，可动态及高精度预测锂电池的放电容量，大幅减少分容工艺的时间和能耗。

摘要： 一种基于混沌理论的图像加密技术，结合置乱、扩散。本加密技术首先将原始图像进行Arnold变换，从而起到置乱图像像素位置的效果。然后通过密钥生成Logistic混沌序列，再通过随机选取Logistic混沌序列的值作为Henon映射的初始值生成Henon混沌序列。最后将经过置换的图像像素值分离出R、G、B三个颜色通道值，利用前一个已经加密的通道值和混沌序列对应值对当前的通道值进行异或扩散操作。该加密算法经过密钥空间分析、直方图分析、信息熵分析等安全性分析，具有抗统计攻击、随机性高、高效和安全的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于混沌理论的航道事故中交通流预测方法，包括以下步骤：S1、以航道的中心线作为通航分道分隔线，形成两个交通流方向的子航道，每个子航道分隔形成若干虚拟航道；采集航道内船舶的AIS数据；S2、采集航道事故的实时占道区域、实时占道中心和实时占道率，基于水文气象数据和航道事故模型，得到推演占道区域、推演占道中心和推演占道率；S3、实时采集航道上船舶在虚拟航道上的插道率，以及航道内外船舶的切道率的AIS数据；S4、计算船舶插道率和切道率的AIS数据对应时间序列，并判别时间序列的混沌性，通过模糊预测模型预测交通流变化趋势。该预测方法真实反应航道事故中船舶运动的实际交通流情况，更全面直观的预测交通流未来趋势。