混沌時間序列特徵分析及其應用

任偉傑、韓敏編著

混沌時間序列特徵分析及其應用
  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2022-08-01
  • 定價: $408
  • 售價: 8.5 折 $347
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 120
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7122411095
  • ISBN-13: 9787122411099

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商品描述

本書以復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應用案例， 
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。

目錄大綱

第1章緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 多元混沌時間序列特徵分析基本方法
1.2.1 多元混沌時間序列的特徵提取方法
1.2.2 多元混沌時間序列的特徵選擇方法
1.3 主要研究內容及結構
參考文獻
第2章混沌時間序列的特徵選擇方法
2.1 特徵選擇方法概述
2.2 互信息分步式特徵選擇算法
2.2.1 k-近鄰互信息估計
2.2.2 分步式特徵選擇算法
2.2.3 分步式算法用於RBF網絡隱層節點選擇
2.2.4 仿真實例
2.3 基於相對變化面積的灰色關聯模型
2.3.1 模型建立
2.3.2 基本性質
2.3.3 基於集合思想的特徵選擇及預測模型
2.3.4 仿真實例
2.4 基於向量的灰色關聯模型
2.4.1 基於向量的改進灰色關聯模型
2.4.2 基本性質
2.4.3 仿真實例
參考文獻
第3章混沌時間序列的因果關係分析方法
3.1 混沌時間序列的因果關係分析方法概述
3.1.1 Granger因果關係分析
3.1.2 基於信息理論的因果分析方法
3.1.3 基於狀態空間的因果分析方法
3.2 混沌時間序列的因果關係分析方法對比
3.3 基於HSIC-Lasso的Granger因果關係分析模型
3.3.1 Hilbert-Schmidt獨立性準則
3.3.2 HSIC-Lasso模型
3.3.3 基於HSIC-Lasso的Granger因果關係分析
3.3.4 仿真實例
3.4 基於HSIC-GLasso的Granger因果關係分析模型
3. 4.1 HSIC-GLasso模型
3.4.2 基於HSIC-GLasso的Granger因果關係分析
3.4.3 仿真實例
參考文獻
第4章混沌時間序列的分解方法與組合預測模型
4.1 混沌時間序列經驗模態分解方法概述
4.1.1 集成經驗模態分解
4.1.2 完整集成經驗模態分解
4.1.3 具有自適應噪聲的完整集成經驗模態分解
4.2 基於經驗模態分解的組合預測模型
4.2.1 基本算法
4.2.2 基於EEMD和ESN的組合預測模型
4.2.3 基於EEMD-PE和ESN的組合預測模型
4.2.4 仿真實例
4.3 基於兩層分解技術的組合預測模型
4.3.1 基本算法
4.3.2 基於兩層分解技術和BP神經網絡的組合預測模型
4.3.3 仿真實例
參考文獻
第5章腦電時間序列的特徵提取方法與分類模型
5.1 腦電時間序列特徵提取方法概述
5.2 腦電時間序列混合特徵提取算法
5.2.1 自回歸模型
5.2.2 小波變換和小波包變換
5.2.3 樣本熵
5.2.4 混合特徵提取算法
5.2.5 仿真實例
5.3 集成極限學習機分類模型
5.3.1 極限學習機的基本原理
5.3.2 基於線性判別分析的集成極限學習機模型
5.3.3 仿真實例
5.4 基於互信息的多元腦電時間序列特徵提取算法
5.4.1 基於互信息的多元時間序列特徵提取
5.4.2 基於類可分離性和變量可分離性的特徵選擇
5.4.3 仿真實例
參考文獻

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