混沌時間序列特徵分析及其套用

《混沌時間序列特徵分析及其套用》是2022年化學工業出版社出版的書籍，作者是任偉傑、韓敏。

基本介紹

• 中文名：混沌時間序列特徵分析及其套用 
• 作者：任偉傑、韓敏
• 出版社：化學工業出版社
• 出版時間：2022年8月1日
• 頁數：120 頁
• 開本：16 開
• 裝幀：平裝
• ISBN：9787122411099

內容簡介

本書以複雜系統產生的混沌時間序列為研究對象，重點論述了混沌時間序列的特徵選擇與因果關係分析方法，介紹了混沌時間序列的分解算法與組合預測模型，並探討了腦電時間序列的特徵提取與分類方法。本書系統地介紹了研究團隊在混沌時間序列特徵分析方面的最新研究進展，並給出了自然、工業、醫學等領域的多個典型套用案例。 本書適合機器學習、時間序列分析等方向的本科生和研究生閱讀，也可供從事複雜系統建模、混沌時間序列預測等領域的研究人員和工程技術人員參考。

目錄

第1章緒論1

1.1研究背景及意義1

1.2多元混沌時間序列特徵分析基本方法3

1.2.1多元混沌時間序列的特徵提取方法3

1.2.2多元混沌時間序列的特徵選擇方法4

1.3主要研究內容及結構5

參考文獻6

第2章混沌時間序列的特徵選擇方法8

2.1特徵選擇方法概述8

2.2互信息分步式特徵選擇算法12

2.2.1k-近鄰互信息估計12

2.2.2分步式特徵選擇算法13

2.2.3分步式算法用於RBF網路隱層節點選擇16

2.2.4仿真實例17

2.3基於相對變化面積的灰色關聯模型20

2.3.1模型建立20

2.3.2基本性質23

2.3.3基於集合思想的特徵選擇及預測模型23

2.3.4仿真實例25

2.4基於向量的灰色關聯模型27

2.4.1基於向量的改進灰色關聯模型27

2.4.2基本性質30

2.4.3仿真實例31

參考文獻33

第3章混沌時間序列的因果關係分析方法35

3.1混沌時間序列的因果關係分析方法概述35

3.1.1Granger因果關係分析35

3.1.2基於信息理論的因果分析方法39

3.1.3基於狀態空間的因果分析方法40

3.2混沌時間序列的因果關係分析方法對比43

3.3基於HSIC-Lasso的Granger因果關係分析模型45

3.3.1Hilbert-Schmidt獨立性準則46

3.3.2HSIC-Lasso模型46

3.3.3基於HSIC-Lasso的Granger因果關係分析47

3.3.4仿真實例50

3.4基於HSIC-GLasso的Granger因果關係分析模型56

3.4.1HSIC-GLasso模型56

3.4.2基於HSIC-GLasso的Granger因果關係分析58

3.4.3仿真實例58

參考文獻65

第4章混沌時間序列的分解方法與組合預測模型68

4.1混沌時間序列經驗模態分解方法概述68

4.1.1集成經驗模態分解70

4.1.2完整集成經驗模態分解71

4.1.3具有自適應噪聲的完整集成經驗模態分解72

4.2基於經驗模態分解的組合預測模型74

4.2.1基本算法74

4.2.2基於EEMD和ESN的組合預測模型76

4.2.3基於EEMD-PE和ESN的組合預測模型76

4.2.4仿真實例79

4.3基於兩層分解技術的組合預測模型83

4.3.1基本算法83

4.3.2基於兩層分解技術和BP神經網路的組合預測模型88

4.3.3仿真實例90

參考文獻96

第5章腦電時間序列的特徵提取方法與分類模型97

5.1腦電時間序列特徵提取方法概述97

5.2腦電時間序列混合特徵提取算法98

5.2.1自回歸模型98

5.2.2小波變換和小波包變換99

5.2.3樣本熵101

5.2.4混合特徵提取算法101

5.2.5仿真實例103

5.3集成極限學習機分類模型106

5.3.1極限學習機的基本原理106

5.3.2基於線性判別分析的集成極限學習機模型107

5.3.3仿真實例109

5.4基於互信息的多元腦電時間序列特徵提取算法112

5.4.1基於互信息的多元時間序列特徵提取112

5.4.2基於類可分離性和變數可分離性的特徵選擇113

5.4.3仿真實例114

參考文獻119