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《混沌時間序列的噪聲平滑方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、獨創(chuàng)性說明作者鄭重聲明：本碩士學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果，也不包含為獲得大連理工大學或者其他單位的學位或證書所使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。作者簽名：盞j顯i型日期：塑』毳!主婦Q大連理j。大學碩士研究生學位論文大連理工大學學位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學位論文作者及指導教師完全了解“大連理工大學碩士、博士學位論文版權(quán)使用規(guī)定”，同意大連理工大學保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交學位論文的復印件和電子版，允
2、許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大連理工大學可以將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編學位論文。作者簽名：酗塾l墜導師簽名盈幽邀年_上羔月jn目人連理i人學碩十學位論文摘要由于各種非線性動力系統(tǒng)的實際觀測時間序列總是不可避免的混有噪聲，噪聲的普遍存在性和高破壞性掩蓋了這些系統(tǒng)的內(nèi)在動態(tài)特性，極大地影響了其單變量或多變量的預測精度，因此，需要對實際觀測的混沌時間序列進行有效地噪聲平滑。本研究以黃河年徑流量、太陽黑子數(shù)、大連降雨量等水文、天文、氣象領(lǐng)域的時間序列為對象，從混沌信號的自身規(guī)律出發(fā)，針對噪聲對混沌時間序列的影響，
3、探索不同應(yīng)用背景和研究對象下混沌時間序列的噪聲平滑問題。對于混沌動力學特性未知、序列長度較短的序列，提出了一種改進的小波變換混沌信號噪聲平滑方法。這種方法對含噪聲混沌信號進行二次小波分解，對分解后不同尺度下的小波信號根據(jù)信噪比靈活地選取閾值，數(shù)值仿真結(jié)果表明陔方法有利于改善噪聲平滑效果，從而提高信噪比、減小誤差。同時，對于獲得足夠信息的未知動力學特性的實際觀測時間序列，提出了一種基于局部投影噪聲平滑的優(yōu)化方法。該方法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測精確度作為評判噪聲平滑效果的主要準則，有效地解決了常規(guī)局部投影方法中鄰域半徑、迭代次數(shù)等參數(shù)選取問題。在此基礎(chǔ)上，由于噪聲的影響，相空間中每一個
4、鄰域都有其自身的動態(tài)特性，常規(guī)局部投影方法中鄰域和局部噪聲子空削的確定受到人為因素的限制，因此，提出一種改進的局部投影噪聲平滑方法。該方法能夠根據(jù)實際情況自適應(yīng)地確定每個局部鄰域的噪聲子空間，并采用非正交投影方法以有效地抑制首末分量對更新數(shù)據(jù)點的影響。數(shù)值仿真結(jié)果表明該方法能夠較好地校正相空間中受噪聲影響的點的位置，逼近真實的混沌吸引子軌跡。關(guān)鍵詞：混沌時間序列；噪聲；相空間重構(gòu)；小波變換；鄰域劉玉花：混沌時聞序列的噪聲平滑方法研究TheStudyofNoiseSmoothingMethodsonChaoticTimeSeriesAbstractItisinevitable
5、forthemeasuredtimeseriesofallthenonlineardynamicalsystemstobecontaminatedbynoise．Thepresenceofnoisehasbrokentheintemalchaoticdynamicsofthesesystemsandinfluencedthepredictionofunivariateormultivariateseriesofchaotictimeseries．Therefore．itisnecessaryforustostudythenoisesmoothingmethodsofchao
6、tictimeserieseffectively．StudyingontheobservedchaotictimeseriessuchasannualrunoffdataofYellowRiver，sunspotsnumbersandrainfallofDaliancomingfromthenonlineardynamicsystemsofhydrology,chronometerandweather，thispaperexploresthenoisesmoothingmethodsofchaotictimeseriesondifferentbackgroundsandob
7、jects．Fortheshorterlengthtimeserieswithnoknowledgeofchaoticcharacters，animprovedwavelettransforn-,methodisproposed．Thismethoddecomposesthewaveletsignalsindetailandchoosesdifferentthresholdsneatlyaccordingtothesignalnoiseratioondifferentscales．Simulationresults
