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[分形与混沌] 零阶局域预测如何编程?给出算法,希望能得到帮助哦

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发表于 2009-5-25 10:55 | 显示全部楼层 |阅读模式

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算法:
第一步:建立相空间,选定嵌入维数m和延迟时间T,重构像空间Xk={xk,xk+T,....,xk+(m-1)T}, k=1,2,..., n=N-(m-1)T
第二步:寻找最近邻点,在像空间中,通过计算各点与XN-(m-1)T之间的欧式距离,找出XN-(m-1)T的最近邻点。
第三步:求取X'n+1,如果Xn的最近的为i,则X'n+1=Xi+1
第四步:得到预测值x'N+1=X'n+1,m,由X'n+1={xn+1,xn+1+T,....,xn+1+(m-1)T},在进行一点预测时,如T=1,此时X'n+1的分量中,只有xN+1是未知的,将X'n+1的最后一维取出,即为预测值

部分算法
function [FChaosPredict] =FunctionChaosPredict(Data,N,mtbp,deltaT,tao,d,MaxStep)
%Data是一维信号时间序列,N是信号数据长度,mtbp,deltaT,tao,d分别是重构相空间的平均时间序列、采样周期、时延及嵌入维
roll=Data;%取横摇数据
M = N - (d - 1)*tao;
for i = 1 : M
    for j = 1 : d
        MatrixX(i,j) = roll(i + (j - 1)*tao);
    end
end
%计算相空间中第M点与各点的距离
for j = 1 : (M - 1)
    Dis(j) = norm(MatrixX(M,:) - MatrixX(j,:),2);
end
%排序计算相空间中第M点的(m+1)个参考邻近点
for i = 1 : (d + 1)
    NearDis(i) = Dis(i);
    NearPos(i) = i;
end
for i = (d + 2) : (M - mtbp)
    for j = 1 : (d + 1)
        if (abs(i-j)>mtbp) %& abs(i-j)<10*mtbp
            if(Dis(i) < NearDis(j))
                NearDis(j) = Dis(i);
                NearPos(j) = i;
               
                break;
            end
        end
    end
end
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 楼主| 发表于 2009-5-26 21:02 | 显示全部楼层
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