论文部分内容阅读
结合相空间重构理论，针对具有混沌特性的风速时间序列提出一种基于不稳定周期的预测方法．采用互信息法计算给定时间序列的延迟时间参数，根据时间序列运行轨迹的重合度，构造不稳定周期优化函数．通过对该函数的优化计算，得到嵌入维数参数及最佳不稳定周期值．根据所得延迟时间和嵌入维数等参数对风速时间序列进行相空间重构．利用前一不稳定周期轨迹附近的数值实现对未来风速时间序列的预测分析．仿真实验结果表明，该方法能够有效提高风速时间序列的预测性能，并可实现风速序列的多步预测分析．与持续法等传统预测方法相比，当预测步长增加时，该