导读:本文包含了混沌时间序列理论论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:航空发动机状态参数,混沌时间序列,局部投影
混沌时间序列理论论文文献综述
王小飞,曲建岭,高峰,周玉平,姚凌虹[1]（2015）在《基于混沌时间序列理论的发动机状态参数降噪研究》一文中研究指出针对因缺乏未染噪数据而难以考查航空发动机状态参数降噪效果的问题,提出了基于混沌时间序列理论来考查其降噪效果的办法,并结合实例考查了小波、奇异谱分析和局部投影3种降噪方法对航空发动机状态参数的降噪效果。仿真结果表明,局部投影法更多地保留了发动机状态参数的混沌特性,适用于航空发动机状态参数的降噪处理。(本文来源于《测控技术》期刊2015年03期）
余波,周英,刘祖涵,王海鹏[2]（2014）在《基于混沌理论的兰州市近10a空气污染指数时间序列分析》一文中研究指出选择中国最具代表性的重污染城市兰州市作为研究对象,利用兰州市近10 a的空气污染指数日报数据进行时间序列分析。通过相空间重构,应用互信息法、Cao方法确定出重构参数时延和嵌入维,并运用小数据量法和G-P法分别计算了该序列的关联维、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵等特征量。结果表明:兰州市近10 a空气污染指数时间序列中存在明显的混沌特性,是非线性混沌动力系统演化的结果,说明大气污染系统是混沌研究对象之一,运用混沌理论分析空气污染的动力学特征及变化规律是可行的。根据关联维的计算结果(D2=3.491 3),可以得知,特殊地形、气象条件、大气污染排放及能源消耗结构等4个因子是造成兰州市空气污染变化的主要因素。最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵的计算结果也为进一步研究兰州市空气污染的复杂性、演化规律及污染物预测奠定基础。(本文来源于《干旱区地理》期刊2014年03期）
赵雅琼[3]（2014）在《非线性混沌理论在脑卒中患者声音时间序列中的分析和应用》一文中研究指出脑卒中是一类高发病率,高致死率的疾病。在预测脑卒中发生以及在脑卒中患者康复观察的过程中,并没有很好的客观评价方法,只能通过医生的临床经验。所以本论文通过结合人体声音产生的生理学特点,利用非线性动力学方法分析声音时间序列,提取特征量分析脑卒中患者的大脑的损伤状态,尝试可以找到度量脑卒中患者大脑状态的特征量。为脑卒中患者康复及预防提供客观评价。本文对脑卒中患者的诊断判别方法进行了分析和研究,并最终通过声音诊断技术实现了脑卒中患者和健康人的分类。对声音诊断技术的四个方面(即脑卒中病人声音采集、脑卒中病人声音信号分析处理、脑卒中患者诊断特征量的构造和脑卒中患者分类)进行研究探索,并取得了以下研究结果：1)提出了通过声音来研究大脑状态的方法,并且从语音产生的神经机制和脑成像机制的角度对利用声音分析大脑状态提供了理论上的支撑。并且结合脑卒中患者实际情况提出了最适合采集的音节。2)提出了基于声音时间序列的混沌特性用非线性动力学的方法来分析脑卒中患者的大脑状态的方法。对声音非线性时间序列进行相空间重构,分别用互信息法得到的时间延迟和用改进伪最近邻法得到的CAO方法得到的嵌入维数重构相空间和吸引子。最后用小数据法计算声音时间序列的最大Lyapunov指数,提取得到的这些混沌特征量都证明了声音时间序列具有混沌特性。3)首次提出了利用改进的替代数据法得到一种新的非线性特征量来反映声音时间序列的非线性特征,进而用于反映脑卒中患者的大脑状态。该方法将替代数据法和关联维数相结合得到了新的非线性特征量即归一化方差检测量。这一新的特征量反映了非线性声音时间序列和声音序列的替代数据(不具有混沌特性)在关联维数上间的差异,比单纯的非线性声音时间序列的关联维数更好得反映了脑卒中患者因为脑损伤导致的变异声音的非线性性质。4)对声音特征量进行模式分类。本文首先对所有声音样本提取声音特征量,包括互信息图的第一个最小值,关联维数,最大Lyapunov指数以及归一化方差检测量。对这些特征量按照健康人和脑卒中病人进行统计对比分析。通过图表的形式生动直观得看出两类声音信号的差异。然后再利用K近邻分类方法对组合特征量进行分类,分类结果表明了新的归一化方差检测量能够提高分类准确度,而提取出的非线性特征量可以用于对脑卒中患者和健康人进行分类。这也为以后用声音时间序列分析度量大脑状态提供了研究方向和基础。(本文来源于《浙江大学》期刊2014-02-12）
计亚丽[4]（2012）在《基于混沌理论的呼伦湖流域降雨径流时间序列预测分析》一文中研究指出近年来,由于全球气候变化和人类活动等诸多因素的影响,呼伦湖流域的降雨量和径流量急剧减小,导致流域内植被退化、草场萎缩、土壤沙漠化。针对上述问题,本文运用现代新理论和新方法,包括混沌理论及分析方法,LS-SVM建模方法,RBF神经网络建模方法和ARIMA建模方法对呼伦湖流域的两条主要河流乌尔逊河和克鲁伦河的月降雨、月径流时间序列进行了模拟预测分析。应用相空间重构理论对乌尔逊河和克鲁伦河月降雨、月径流时间序列进行相空间重构,使用自相关函数法确定延迟时间,使用饱和关联维数法确定嵌入维数,并使用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法对其进行混沌特性识别,结果表明,乌尔逊河和克鲁伦河的月降雨、月径流时间序列具有混沌特性。应用LS-SVM模型和RBF神经网络模型对乌尔逊河月降雨混沌时间序列、乌尔逊河月径流混沌时间序列、克鲁伦河月降雨混沌时间序列和克鲁伦河月径流混沌时间序列分别进行建模,并对LS-SVM模型的模拟预测结果和RBF神经网络模型的模拟预测结果进行对比分析。结果表明,两种模型都各有优劣。LS-SVM模型预测结果的相对误差百分比波动较为平稳,预测精度良好。RBF神经网络模型在丰水期时预测精度非常高,但是在枯水期时,预测精度相对较低,其预测结果的相对误差百分比波动较大。应用ARIMA模型对乌尔逊河和克鲁伦河的月降雨、月径流时间序列进行建模,进行预测分析。并对ARIMA模型,LS-SVM模型和RBF神经网络模型的预测结果进行对比分析。结果表明,LS-SVM模型的合格率要高于ARIMA模型和RBF神经网络模型,ARIMA模型的合格率要高于RBF神经网络模型。总体上讲,LS-SVM模型的相对误差百分比要小于ARIMA模型的和RBF神经网络模型的,ARIMA模型的相对误差百分比要小于RBF模型的。总之,本文应用新理论、新方法,多途径的研究了呼伦湖流域降雨径流的变化特性,为进一步研究呼伦湖流域的水文特征提供了参考。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2012-05-01）
刘祖涵,张斌,王莉莉,王海鹏,殷宇[5]（2011）在《汶川大地震余震等待时间序列——基于混沌理论的研究》一文中研究指出根据混沌理论,对汶川大地震余震等待时间通过相空间重构,应用互信息法、Cao方法确定出重构参数,并分别计算了该序列的关联维、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵等特征量。结果表明汶川大地震余震等待时间序列中存在明显的混沌特性,是非线性混沌动力系统演化的结果;并对余震等待时间序列的混沌性态及其产生的根源进行了简单的探索。研究结果可进一步研究汶川大地震余震等待时间序列的复杂性、演化规律及预测参考。(本文来源于《自然灾害学报》期刊2011年05期）
邵小强,马宪民[6]（2011）在《基于混沌理论的煤矿监控网络流量时间序列的预测》一文中研究指出针对目前煤矿监控网络的流量增大趋势,为了改进和提高网络的QoS质量,提出了基于混沌时间序列预测网络流量的方法.从相空间重构,用互信息量法和虚假临近点法确定了延迟时间和嵌入维数,用小数据量法求解了最大Lyapunov指数,由此证明了网络流量时间序列的混沌特性,并且建立相应模型,成功地对其做出了预测.仿真结果表明,该方法具有较高的准确度.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2011年09期）
周维,张斌,刘祖涵,邓青春,覃发超[7]（2011）在《混沌理论在NH_3—N污染指数时间序列分析中的应用》一文中研究指出根据混沌理论,对四川省乐山岷江大桥NH3—N污染指数时间序列通过相空间重构,应用自相关法和Cao方法确定出重构参数,并分别计算了该序列的关联维、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵等特征量。结果表明,四川省乐山岷江大桥NH3—N污染指数时间序列存在明显的混沌特性,是非线性混沌动力系统演化的结果;研究结果为进一步研究NH3—N污染指数时间序列的复杂性、演化规律及预测奠定了基础,也可为岷江中上游地区水质环境监测和保护提供决策支持。(本文来源于《水土保持通报》期刊2011年02期）
王桂强,魏晓平,雪生侠,李丹[8]（2011）在《基于混沌理论的资源开采时间序列的分析》一文中研究指出本文以某煤炭企业的252个开采数据作为研究对象,利用曲线拟合的方法对数据进行了预测前期处理。分析了误差原因、短期数据产生较大误差的理由以及S型曲线带来的混沌问题的进一步分析结论,为随后的混沌时间序列模型最好了前期准备。(本文来源于《Proceedings of International Conference on Engineering and Business Management(EBM2011)》期刊2011-03-22）
王桂强,魏晓平,雪生侠,李丹[9]（2011）在《基于混沌理论的耗竭型资源的时间序列预测》一文中研究指出本文以某煤炭企业252个月开采数据为研究对象,分别利用曲线拟合和混沌理论,研究了该煤炭企业的资源开采量的预测问题。研究结论表明:该煤炭企业的资源开采量可以用常规的龚柏兹(Gompertz)曲线和逻辑斯缔(Logistic)曲线近似拟合,但长期预测存在误差。采用混沌理论进一步分析计算后,各种判断和参数尤其是HURST指数和李雅普诺夫指数均符合混沌特性,明确了该系统的混沌预测时间跨度。(本文来源于《Proceedings of International Conference on Engineering and Business Management(EBM2011)》期刊2011-03-22）
宿辉,丁光彬[10]（2010）在《基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间序列预测中的应用》一文中研究指出水文期预报对水资源管理、调度及社会的生产、生活具有十分重要的意义。针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统的径流时间序列预报方法。该方法径流时间序列被分解为趋势项、周期项和随机项,对随机项进行混沌辨识,然后建立有自适应能力的神经网络模糊推理模型对随机项进行预测,最后将各项线性迭加进行径流预报。实例表明,该方法预测精度较高,具有良好的泛化推广能力。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2010年12期）
混沌时间序列理论论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
选择中国最具代表性的重污染城市兰州市作为研究对象,利用兰州市近10 a的空气污染指数日报数据进行时间序列分析。通过相空间重构,应用互信息法、Cao方法确定出重构参数时延和嵌入维,并运用小数据量法和G-P法分别计算了该序列的关联维、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵等特征量。结果表明:兰州市近10 a空气污染指数时间序列中存在明显的混沌特性,是非线性混沌动力系统演化的结果,说明大气污染系统是混沌研究对象之一,运用混沌理论分析空气污染的动力学特征及变化规律是可行的。根据关联维的计算结果(D2=3.491 3),可以得知,特殊地形、气象条件、大气污染排放及能源消耗结构等4个因子是造成兰州市空气污染变化的主要因素。最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵的计算结果也为进一步研究兰州市空气污染的复杂性、演化规律及污染物预测奠定基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混沌时间序列理论论文参考文献
[1].王小飞,曲建岭,高峰,周玉平,姚凌虹.基于混沌时间序列理论的发动机状态参数降噪研究[J].测控技术.2015
[2].余波,周英,刘祖涵,王海鹏.基于混沌理论的兰州市近10a空气污染指数时间序列分析[J].干旱区地理.2014
[3].赵雅琼.非线性混沌理论在脑卒中患者声音时间序列中的分析和应用[D].浙江大学.2014
[4].计亚丽.基于混沌理论的呼伦湖流域降雨径流时间序列预测分析[D].内蒙古农业大学.2012
[5].刘祖涵,张斌,王莉莉,王海鹏,殷宇.汶川大地震余震等待时间序列——基于混沌理论的研究[J].自然灾害学报.2011
[6].邵小强,马宪民.基于混沌理论的煤矿监控网络流量时间序列的预测[J].微电子学与计算机.2011
[7].周维,张斌,刘祖涵,邓青春,覃发超.混沌理论在NH_3—N污染指数时间序列分析中的应用[J].水土保持通报.2011
[8].王桂强,魏晓平,雪生侠,李丹.基于混沌理论的资源开采时间序列的分析[C].ProceedingsofInternationalConferenceonEngineeringandBusinessManagement(EBM2011).2011
[9].王桂强,魏晓平,雪生侠,李丹.基于混沌理论的耗竭型资源的时间序列预测[C].ProceedingsofInternationalConferenceonEngineeringandBusinessManagement(EBM2011).2011
[10].宿辉,丁光彬.基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间序列预测中的应用[J].安徽农业科学.2010