测控技术
測控技術
측공기술
Measurement & Control Technology
2015年
11期
44-47,51
,共5页
高峰%王小飞%曲建岭%郭超然
高峰%王小飛%麯建嶺%郭超然
고봉%왕소비%곡건령%곽초연
混沌预测%模态混叠%复数据经验模态分解%高斯白噪声
混沌預測%模態混疊%複數據經驗模態分解%高斯白譟聲
혼돈예측%모태혼첩%복수거경험모태분해%고사백조성
chaotic prediction%mode mixing%bivariate empirical mode decomposition%Gaussian white noise
基于经验模态分解(EMD)方法对染噪混沌时间序列进行预测时,模态混叠会降低预测精度和最大可预测时间.针对这一问题,将复数据经验模态分解(BEMD)引入到染噪混沌时间序列的预测,在BEMD过程中以高斯白噪声分解的内禀模态函数(IMF)为基函数来驱动染噪混沌信号的分解,从而减小模态混叠对混沌预测的影响.Lorenz混沌时间序列和Henon混沌时间序列的预测实例表明,本方法相对于EMD方法在预测精度和最大可预测时间上都有一定程度的提高.
基于經驗模態分解(EMD)方法對染譟混沌時間序列進行預測時,模態混疊會降低預測精度和最大可預測時間.針對這一問題,將複數據經驗模態分解(BEMD)引入到染譟混沌時間序列的預測,在BEMD過程中以高斯白譟聲分解的內稟模態函數(IMF)為基函數來驅動染譟混沌信號的分解,從而減小模態混疊對混沌預測的影響.Lorenz混沌時間序列和Henon混沌時間序列的預測實例錶明,本方法相對于EMD方法在預測精度和最大可預測時間上都有一定程度的提高.
기우경험모태분해(EMD)방법대염조혼돈시간서렬진행예측시,모태혼첩회강저예측정도화최대가예측시간.침대저일문제,장복수거경험모태분해(BEMD)인입도염조혼돈시간서렬적예측,재BEMD과정중이고사백조성분해적내품모태함수(IMF)위기함수래구동염조혼돈신호적분해,종이감소모태혼첩대혼돈예측적영향.Lorenz혼돈시간서렬화Henon혼돈시간서렬적예측실례표명,본방법상대우EMD방법재예측정도화최대가예측시간상도유일정정도적제고.
