MATLAB混沌时间序列相空间重构参数优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现混沌时间序列相空间重构的参数优化，通过虚假邻点法（FNN）和预测误差最小化联合确定最佳延迟时间τ和嵌入维数m，提升重构精度与预测性能。

详 情 说 明

基于虚假邻点法与预测误差最小的混沌时间序列相空间重构参数优化系统

项目介绍

本项目实现了混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔（τ）和嵌入维数（m）的联合优化选取。系统通过虚假邻点法（FNN）分析重构相空间的几何特性，结合预测误差最小化准则，自动确定最优参数组合。该系统支持多种混沌时间序列分析，提供可视化重构效果评估和参数敏感性分析，为混沌时间序列的深入研究和预测提供可靠的参数优化解决方案。

功能特性

• 参数联合优化：采用FNN法与预测误差最小化准则联合优化τ和m参数
• 多格式数据支持：支持.mat和.csv格式的单变量混沌时间序列数据输入
• 灵活参数配置：用户可自定义延迟时间τ范围和嵌入维数m范围
• 多预测模型：支持局部线性预测、神经网络等多种预测模型选择
• 全面可视化分析：提供参数优化过程收敛曲线、重构相空间三维可视化、预测误差热力图等多种可视化结果
• 专业分析报告：生成包含稳定性指标的参数优化分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备单变量混沌时间序列数据文件（.mat或.csv格式）
2. 参数设置：根据需要设置τ和m的搜索范围，选择预测模型
3. 运行系统：执行主程序启动参数优化过程
4. 结果分析：查看输出的最优参数、可视化图表和分析报告
5. 效果评估：基于可视化结果评估重构质量和参数敏感性

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型时间序列）
• 支持三维图形显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、参数搜索空间定义、相空间重构计算、虚假邻点比例分析、预测误差评估、多目标优化算法执行、最优参数确定、结果可视化生成以及分析报告输出等完整工作流程。该文件整合了所有关键技术模块，通过系统的算法流程实现τ和m参数的自动优化选取，并生成相应的分析结果和可视化图表。