基于分数阶最大相关熵算法的混沌时间序列预测

来源 :物理学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：idea0315

【摘要】

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为提高最大相关熵算法对混沌时间序列的预测速度和精度,提出了一种新的分数阶最大相关熵算法.在采用最大相关熵准则的基础上,利用分数阶微分设计了一种新的权重更新方法.在al

【作者】

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王世元史春芬钱国兵王万里

【机构】

：

西南大学电子信息工程学院,非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室

【出处】

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物理学报

【发表日期】

：

2018年1期

【关键词】

：

混沌时间序列预测自适应滤波器分数阶微分最大相关熵准则

【基金项目】

：

国家自然科学基金(批准号:61671389);中国博士后科学基金(批准号:2017M610583);重庆市博士后科研项目特别资助(批准号:Xm2017107);中央高校基本科研业务费(批准号:XDJK2017D177,XDJK2017D178)资助的课题~~

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为提高最大相关熵算法对混沌时间序列的预测速度和精度,提出了一种新的分数阶最大相关熵算法.在采用最大相关熵准则的基础上,利用分数阶微分设计了一种新的权重更新方法.在alpha噪声环境下,采用新的分数阶最大相关熵算法对Mackey-Glass和Lorenz两类具有代表性的混沌时间序列进行预测,并分析了分数阶的阶数对混沌时间序列预测性能的影响.仿真结果表明：与最小均方算法、最大相关熵算法以及分数阶最小均方算法三类自适应滤波算法相比,所提分数阶最大相关熵算法在混沌时间序列预测中能够有效地抑制非高斯脉冲噪声干扰的影

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