时间序列混沌预测求助
我现在在做经济系统时间序列的混沌预测，经过一年的学习，基本确定了操作思路，在这里请高手给指点一下。1.时间序列归一化。
这里有两个问题需要请教：1).如果不归一化，也就是不转化成0-1之间的数列，对预测有影响吗？
2).混沌预测对数据的数量是否有要求？
2.用C-C方法计算嵌入维数m和时间延迟t。
我在武汉大学出版社出版的《混沌时间序列分析及其应用》这本书里看到，C-C方法可以同时计算出m和t，但在网上找到的matlabC-C计算程序里没有能够顺利计算的，不知道问题出在什么地方？请高手指点，如果能给个C-C的程序那太好了。
3.计算lyapunov指数，判断是否混沌系统。
因为是经济系统的，数序搜集困难，所以我倾向于使用小数据量方法进行计算。
4.神经网络预测
我对比了很多预测方法，发现在非线性少数据量的系统中神经网络的预测准确度会相对较高，不知列位是否同意。
本人是学经济的，对于非线性也是刚刚接触，基础很差，有说的不对的地方还请各位海涵，并希望高手能够给我指点一下，在这里不胜感激。
回复 #1 winterdij 的帖子
1、1）归一其中一个作用就是使其无量纲化，不知道这个与信号中有区别没有。2）数据量越多越好，但是现在中很多试验数据比较有限，还有就数据量的增加其计算时间会很长达不到实时的效果，所以希望从最少的数据中发现问题的本质。
2、这个要看你具体计算时遇到那些问题，还有你好像有另外一个帖子，也在讨论这个问题。
3、小数据量可以计算
4、具体的没有做过神经预测的。在没有任何错误的条件下，你计算的精度高。那就要相信你这个算法，继续作下去。 谢谢你的指点，我会努力做下去的。:lol
回复 #3 winterdij 的帖子
有什么新的发现或者问题也欢迎来交流！ 请问时间序列归一化是怎么弄的呢？有点不明白啊！还有对于采集回来的振动信号进行分形维数计算，一般说要进行幅度和时间归一化。我理解幅度归一化是用（幅度-幅度最小值）/(幅度最大值-幅度最小值)这样就可以归一化成;但时间归一化是怎么弄得呢？谢谢
页:
[1]