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混沌时间序列分析与预测工具箱 blog.sina.com.cn/luzhenbo2

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luzhenbo

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发表于 2011-9-29 23:19 |只看该作者 |倒序浏览

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本帖最后由 luzhenbo 于 2011-9-29 23:20 编辑

下载地址见标题

Version2.9与Version2.1不同之处
（1）增加了“改进的CC方法”
（2）改进了以下三个算法对Matlab高版本的支持，代价是运算时间稍长！
a.求嵌入维(embedding dimension)的假近邻法
b.求最大Lyapunov指数(largest Lyapunov exponent)的小数据量法
c.求Lyapunov指数谱(Lyapunov exponent spectrum)的BBA算法

%------------------------------------------------------------------------------

1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:

(1)产生混沌时间序列(chaotic time series)
Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m
Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m
Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m
Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m
Duffing2吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing2.m
Rossler吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Rossler.m
Chens吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Chens.m
Ikeda吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Ikeda.m
MackeyGLass序列 - \ChaosAttractors\Main_MackeyGLass.m
Quadratic序列 - \ChaosAttractors\Main_Quadratic.m

(2)求时延(delay time)
自相关法 - \DelayTime_Others\Main_AutoCorrelation.m
平均位移法 - \DelayTime_Others\Main_AverageDisplacement.m
(去偏)复自相关法 - \DelayTime_Others\Main_ComplexAutoCorrelation.m
互信息法 - \DelayTime_MutualInformation\Main_Mutual_Information.m

(3)求嵌入维(embedding dimension)
假近邻法 - \EmbeddingDimension_FNN\Main_FNN.m
Cao方法 - \EmbeddingDimension_Cao\Main_EmbeddingDimension_Cao.m

(4)同时求时延与嵌入窗(delay time & embedding window)
CC方法 - \C-C Method\Main_CC_Method_Luzhenbo.m
改进的CC方法 - \C-C Method Improved\Main_CC_Method_Improved.m

(5)求关联维(correlation dimension)
GP算法 - \CorrelationDimension_GP\Main_CorrelationDimension_GP.m

(6)求K熵(Kolmogorov Entropy)
GP算法 - \KolmogorovEntropy_GP\Main_KolmogorovEntropy_GP.m
STB算法 - \KolmogorovEntropy_STB\Main_KolmogorovEntropy_STB.m

(7)求最大Lyapunov指数(largest Lyapunov exponent)
小数据量法 - \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein1.m
         \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein2.m
   \LargestLyapunov_Rosenstein\Main_LargestLyapunov_Rosenstein3.m

(8)求Lyapunov指数谱(Lyapunov exponent spectrum)
BBA算法 - \LyapunovSpectrum_BBA\Main_LyapunovSpectrum_BBA1.m
\LyapunovSpectrum_BBA\Main_LyapunovSpectrum_BBA2.m

(9)求二进制图形的盒子维(box dimension)和广义维(genealized dimension)
覆盖法 - \BoxDimension_2D\Main_BoxDimension_2D.m
   - \GeneralizedDimension_2D\Main_GeneralizedDimension_2D.m

(10)求时间序列的盒子维(box dimension)和广义维(genealized dimension)
覆盖法 - \BoxDimension_TS\Main_BoxDimension_TS.m
   - \GeneralizedDimension_TS\Main_GeneralizedDimension_TS.m

(11)混沌时间序列预测(chaotic time series prediction)
RBF神经网络一步预测 - \Prediction_RBF\Main_RBF.m
RBF神经网络多步预测 - \Prediction_RBF\Main_RBF_MultiStepPred.m
Volterr**数一步预测 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra.m
Volterr**数多步预测 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra_MultiStepPred.m

(12)产生替代数据(Surrogate Data)
随机相位法 - \SurrogateData\Main_SurrogateData.m

zan

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