wfxyz.rar_LorenzData_httpswwwkm4wfxyz_混沌预测_混沌工具箱_混沌预测_函数或变量'LorenzData'无法识别。资源-CSDN文库

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混沌工具箱

混沌预测

5星 · 超过95%的资源 125 浏览量 2022-09-20 10:13:05 上传评论收藏 165KB RAR 举报

《混沌时间序列分析与预测：WFXYZ.rar中的混沌工具箱详解》在现代科学领域，混沌理论已经成为理解和预测复杂系统行为的重要工具。WFXYZ.rar压缩包中的“混沌时间序列分析与预测工具箱”是一个集成了多种混沌分析和预测方法的资源库，为研究者提供了深入探索混沌现象的平台。下面，我们将详细探讨其中的关键知识点。让我们关注“Prediction_Volterra”文件，这可能包含了基于Volterra级数的预测模型。Volterra级数是描述非线性系统动态的一种方法，它通过展开系统响应对输入的历史依赖来逼近系统的动力学行为。在混沌时间序列预测中，Volterra级数可以捕捉到非线性关系，从而提供更准确的预测。 “DelayTime_Others”和“DelayTime_MutualInformation”文件涉及时间延迟的计算，这是混沌分析中的关键步骤。时间延迟是指在时间序列中找到一个合适的间隔，使得序列在该间隔后的点与当前点具有最大相关性。这一步骤对于重构吸引子和构建嵌入向量至关重要。而“MutualInformation”方法是一种确定最佳时间延迟的常用技术，它利用信息论中的互信息度量两个随机变量之间的相关性。 “OBoxDimension_TS”、“9BoxDimension_2D”和“CorrelationDimension_GP”文件涉及分维计算，这是混沌系统特征的重要指标。盒维数（OBoxDimension）和相关维数（CorrelationDimension）用于量化混沌吸引子的复杂度，它们可以帮助我们理解系统的动力学特性。2D的9BoxDimension可能是对二维数据进行的分维计算，这对于可视化和理解多维混沌系统非常有用。 “EmbeddingDimension_FNN”文件则涉及到最近邻距离（FNN，即False Nearest Neighbors）方法，这是一种确定最佳嵌入维数的方法。在混沌分析中，正确选择嵌入维数对于避免信息丢失和恢复系统动力学至关重要。最近邻距离法通过检查相邻点在不同延迟时间下的距离变化，来识别伪近邻，从而估计嵌入维数。 “GeneralizedDimension_TS”文件可能包含了一般化维数计算的实现，这是一种更加灵活的分维方法，能够处理不同类型的混沌和噪声混合的时间序列。 “YC-C Method”文件很可能引用了Yan-Cao方法，这是一种改进的时间序列预测算法，结合了混沌特性和统计模型，旨在提高预测精度。 “工具箱说明.txt”文件应提供工具箱的使用指南，包括各个函数的调用方式、参数设定和预期结果的解释，对于初学者来说是不可或缺的参考资料。 WFXYZ.rar提供的混沌工具箱涵盖了混沌时间序列分析与预测的核心算法，从时间延迟的确定到混沌系统的分维计算，再到具体的预测方法，为科研工作者提供了一个全面的研究框架。通过理解和应用这些工具，我们可以更深入地探索那些看似随机但又具有内在规律的混沌现象，从而在天气预报、金融市场、生物系统等领域实现更精确的预测。

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wfxyz.rar （97个子文件）

Prediction_Volterra

volterra_test.p 492B

PhaSpa2VoltCoef.p 3KB

LorenzData.dll 20KB

Main_Volterra.m 2KB

Contents.m 50B

normalize_a.m 639B

PhaSpaRecon.m 1KB

Main_Volterra_MultiStepPred.m 2KB

volterra_train_lu.p 5KB

DelayTime_Others

Main_AutoCorrelation.m 936B

AverageDisplacement.m 955B

LorenzData.dll 20KB

Main_AverageDisplacement.m 950B

Main_ComplexAutoCorrelation.m 979B

AutoCorrelation.m 623B

Contents.m 42B

PhaSpaRecon.m 1KB

ComplexAutoCorrelation.m 961B

OBoxDimension_TS

Main_BoxDimension_TS.m 900B

Contents.m 25B

BoxDimension_TS.p 9KB

CorrelationDimension_GP

CorrelationIntegral.dll 20KB

LorenzData.dll 20KB

Contents.m 19B

normalize_1.m 550B

Main_GP_Algorithm.m 1KB

EmbeddingDimension_FNN

SearchNN_Buffer1.dll 118KB

LorenzData.dll 20KB

Contents.m 25B

PhaSpaRecon.m 1KB

SearchNN_Buffer2.dll 126KB

SearchNN.p 2KB

FNN.p 6KB

Main_FNN.m 1KB

o9BoxDimension_2D

Main_BoxDimension_2D.m 509B

BoxDimension_2D.p 7KB

dla.gif 30KB

Contents.m 31B

工具箱说明.txt 3KB

GeneralizedDimension_TS

Contents.m 27B

GeneralizedDimension_TS.p 10KB

Main_GeneralizedDimension_TS.m 966B

YC-C Method

CC_luzhenbo.dll 20KB

LorenzData.dll 20KB

Contents.m 18B

Main_CC_Luzhenbo.m 1KB

DelayTime_MutualInformation

LorenzData.dll 20KB

Contents.m 20B

Main_Mutual_Information.m 1KB

buffer.dll 29KB

Mutual_Information.dll 20KB

install.m 622B

Prediction_RBF

LorenzData.dll 20KB

Contents.m 49B

normalize_a.m 639B

normalize_1.m 550B

PhaSpaRecon.m 1KB

Main_RBF.m 2KB

Main_RBF_MultiStepPred.m 2KB

CorrelationDimension_Takens

CorrelationDimension.dll 20KB

LorenzData.dll 20KB

Contents.m 22B

CorrDim_buffer.dll 140KB

Main_CorrelationDimension.m 1KB

normalize_1.m 562B

PhaSpaRecon.m 1KB

ChaosAttractors

DuffingData2.dll 20KB

Main_Duffing2.m 829B

Main_Henon.m 759B

Main_Chens.m 788B

LorenzData.dll 20KB

Main_Lorenz.m 932B

ChensData.dll 20KB

Main_Duffing.m 827B

Main_Rossler.m 916B

Contents.m 22B

DuffingData.dll 20KB

RosslerData.dll 20KB

Main_Logistic.m 742B

LargestLyapunov_Rosenstein

SearchNN_Buffer1.dll 118KB

LorenzData.dll 20KB

Main_LargestLyapunov_Rosenstein2.m 1KB

Main_LargestLyapunov_Rosenstein1.m 1KB

Lyapunov_rosenstein_2.p 6KB

Contents.m 30B

PhaSpaRecon.m 1KB

SearchNN_Buffer2.dll 126KB

SearchNN.p 2KB

EmbeddingDimension_Cao

Main_EmbeddingDimension_Cao.m 1KB

LorenzData.dll 20KB

cao_luzhenbo.dll 20KB

cao_buffer.dll 107KB

Contents.m 17B

GeneralizedDimension_2D

Main_GeneralizedDimension_2D.m 529B

dla.gif 30KB

Contents.m 25B

GeneralizedDimension_2D.p 8KB

混沌时间序列分析与预测工具箱 Version1.2 chaotic time series analysis and prediction matlab toolbox - version 1.2 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffing2吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing2.m Rossler吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Rossler.m Chens吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Chens.m (2)求时延的(delay time) 自相关法 - \DelayTime_Others\Main_AutoCorrelation.m 平均位移法 - \DelayTime_Others\Main_AverageDisplacement.m (去偏)复自相关法 - \DelayTime_Others\Main_ComplexAutoCorrelation.m 互信息法 - \DelayTime_MutualInformation\Main_Mutual_Information.m (3)求嵌入维的(embedding dimension) 假近邻法 - \EmbeddingDimension_FNN\Main_FNN.m Cao方法 - \EmbeddingDimension_Cao\Main_EmbeddingDimension_Cao.m (4)同时求时延与嵌入窗的(delay time & embedding window) CC方法 - \C-C Method\Main_CC_Luzhenbo.m (5)求关联维的(correlation dimension) G-P算法 - \CorrelationDimension_GP\Main_GP_Algorithm.m Tackens算法 - \CorrelationDimension_Takens\Main_CorrelationDimension.m (6)求时间序列的盒子维(box dimension) 覆盖法 - \BoxDimension_TS\Main_BoxDimension_TS.m (7)求二维二进制图形的盒子维(box dimension) 覆盖法 - \BoxDimension_2D\Main_BoxDimension_2D.m (8)求时间序列广义维的(genealized dimension) 覆盖法 - \GeneralizedDimension_TS\Main_GeneralizedDimension_TS.m (9)求二维二进制图形的广义维(genealized dimension) 覆盖法 - \GeneralizedDimension_2D\Main_GeneralizedDimension_2D.m (10)求最大Lyapunov指数的(largest Lyapunov exponent) 小数据量法 - \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein1.m - \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein2.m (11)混沌时间序列预测(chaotic time series prediction) RBF神经网络一步预测 - \Prediction_RBF\Main_RBF.m RBF神经网络多步预测 - \Prediction_RBF\Main_RBF_MultiStepPred.m Volterra级数一步预测 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra.m Volterra级数多步预测 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra_MultiStepPred.m 2、在matlab环境中首先运行install.m,将工具箱所在路径添加至matlab 3、各子目录下以Main_开头的文件即是主程序文件,直接按快捷键F5运行即可 4、工具箱中所有程序均在Matlab6.5/7.0环境中调试通过，不能保证在Matlab其它版本正确运行。 5、工具箱中部分功能为试用版，敬请谅解！ 6、作者：陆振波，海军工程大学欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页电子邮件：luzhenbo@yahoo.com.cn 个人主页：http://luzhenbo.88uu.com.cn

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