【摘 要】
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针对很多文献都一直规避的基于最大Lyapunov指数的混沌预测会出现两个预测值的问题,引入马尔科夫链改进最大Lyapunov指数的混沌预测方法。改进的方法将时间序列的斜率作为状
【机 构】
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重庆工程职业技术学院,重庆大学自动化学院
【基金项目】
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重庆市教委自然科学基金项目（KJ1403209）资助.
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针对很多文献都一直规避的基于最大Lyapunov指数的混沌预测会出现两个预测值的问题,引入马尔科夫链改进最大Lyapunov指数的混沌预测方法。改进的方法将时间序列的斜率作为状态变量,并根据马尔科夫链建立状态转移矩阵,判定预测值演化方向,进而根据混沌动力学系统的演化规律选择最优的预测值。最后利用渝武高速公路的交通流数据进行验证,结果表明了改进算法的可行性和有效性。
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