【摘要】混沌现象存在于我们日常生活中的许多方面，气温的变化，太阳黑子的周期性爆发等都属于混沌现象。如果我们能够设计一个足够好的预测模型，对已经测得的混沌序列进行预测，那么我们的预测对我们的生活将大有裨益，因此，本文研究的目的就是利用已有的数据建造一个足够好的预测模型，实现对后续混沌序列进行预测。在以前的学术探索过程中，BP神经网络可以用来混沌时间序列的预测，但是，BP算法也因为可以轻松地形成局部最 […]

【摘要】电力系统的负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的工作,是电力部门有效制定电力调配计划、合理安排发电机组的启停和检修以及保障电力系统稳定运行的前提和基础。负荷预测精度的高低直接影响电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。电力系统是复杂的非线性系统,通过对负荷时间序列的分析发现其呈现混沌时间序列特征,随着混沌理论的不断发展,混沌时间序列的分析预测成为该领域前沿研究方向之一,这为电力负荷时间 […]

【摘要】心音信号具有非线性及复杂性的特点,但以往的研究是将其模拟为理想的线性系统,再用线性方法分析,显然用线性的方法分析非线性系统不足以全面展示其特征。混沌时间序列是非线性系统的一种非常重要的运动模式,在揭示非线性过程内在随机性所具有的特殊规律性方面具有优异性能,本论文拟从混沌时间序列的角度研究瓣膜病心音信号,从而更深入地显现心音信号的内在规律,以期以此方向解决心脏瓣膜病的辅助诊断问题。本文首先介 […]