原来是小飞 发表于 2014-3-17 10:59

混沌时间序列的预测误差

用多步预测方法预测混沌时间序列，但是预测值是哪个数据啊？好心人帮个忙吧，以下是代码：clear all
data=load('shuju(359x96).txt');   
%A=data(:,);
A=data(1:337,);
m1=336;
m2=m1+1;
for i=1:m2
for j=1:24
    X((i-1)*24+j,1)=A(i,j);
   end
end
roll=X;%取X数据
len=m1*24;
oldroll=roll;
AverRoll=roll-mean(roll);
roll=AverRoll;
mtbp=4;
taow=mtbp;
deltaT=1;
tao=2;
taowdivtao=round(taow/tao);
d=3;%taowdivtao+1;
prestep=24;
N = length(roll)-prestep;
MaxStep = 24;
Step = 1 : 1 : MaxStep;
= FunctionChaosPredict(roll(1:N),N,mtbp,deltaT,tao,d,MaxStep);
subplot(2,1,1);plot(roll(1:len+MaxStep)+mean(oldroll));
hold on;
subplot(2,1,1);
plot(Step + N,PredictedData+mean(oldroll),'r:');
hold on;
subplot(2,1,2);
plot(Step + N,PredictedData+mean(oldroll),'r:');
hold on;
subplot(2,1,2);
plot(Step + N,oldroll(Step + N),'b-');






gghhjj 发表于 2014-3-17 14:45

从代码上看 PredictedData+mean(oldroll) 应该是程序给出的预测值

原来是小飞 发表于 2014-3-17 16:39

gghhjj 发表于 2014-3-17 14:45
从代码上看 PredictedData+mean(oldroll) 应该是程序给出的预测值

谢谢，您讲的是正确的。还想问您下，风速时间序列一般用什么方法重构相空间啊

gghhjj 发表于 2014-3-18 08:56

原来是小飞 发表于 2014-3-17 16:39
谢谢，您讲的是正确的。还想问您下，风速时间序列一般用什么方法重构相空间啊

相空间重构方法很多，常用的有伪最近邻点法、奇异值分解法、自相关和互信息法等。但都存在这样或者那样的一些问题，个人对风速时间序列的特征不太了解，不知道具体什么方法更好，这需要你结合时间序列的特征以及你所掌握的的数据情况进行选择尝试，这方面的文献应该也是有的，你可以参考参考

ABC2014 发表于 2014-4-6 13:41

风功率呢我是初学者 不太懂能耽误你宝贵的时间给我讲解一下吗

gghhjj 发表于 2014-4-8 15:04

ABC2014 发表于 2014-4-6 13:41
风功率呢我是初学者 不太懂能耽误你宝贵的时间给我讲解一下吗

两则应该是类似的。上面讲的是相空间重构
如果是预测的话，现在一般用神经网络，ARMA模型，或者统计模型较多
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