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基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型

2007-08-30分类号:F713.3;F224

【作者】夏景明  肖冬荣  
【部门】南京信息工程大学系统科学与工程研究所  南京信息工程大学系统科学与工程研究所 南京210044  南京210044
【摘要】本文根据经济系统的非线性及混沌特征,通过找出预测状态点的邻界状态与其后续状态点之间的函数关系,作为预测函数,提出了基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型;利用Lyapunov指数判别时间序列的混沌特性,估计最大可预测时间尺度;应用混沌优化的BP神经网络进行经济预测。然后将这一模型应用于某超市的销售数据预测,取得了比较满意的结果。
【关键词】时间序列  Lyapunov指数  混沌  CBP网络
【基金】江苏省攻关课题(BE2002327)
【所属期刊栏目】统计与决策
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