MATLAB混沌时间序列分析：C-C方法延迟嵌入维计算与预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现混沌时间序列分析，采用C-C方法自动计算最优时间延迟与嵌入维数，通过相空间重构和局部线性回归技术构建预测模型，适用于非线性动力系统的特性识别与轨迹预测。

详 情 说 明

基于C-C方法的混沌时间序列延迟与嵌入维计算及预测系统

项目介绍

本项目基于混沌理论中的C-C方法，针对非线性时间序列进行混沌特性分析。系统能够自动计算最佳时间延迟与嵌入维数，并利用相空间重构技术构建预测模型。通过识别时间序列的混沌特性，重构相空间轨迹，并采用局部线性回归或神经网络方法进行多步预测，适用于气象、金融、生物信号等领域的复杂时间序列分析与预测任务。

功能特性

• 混沌特性分析：采用C-C方法计算关联积分与统计量，自动确定最佳时间延迟τ和嵌入维数m
• 相空间重构：基于Takens定理实现相空间重构，提供三维可视化展示
• 多模式预测：支持局部线性预测和神经网络预测两种算法
• 多格式支持：支持.mat、.csv、.txt格式的单变量时间序列数据输入
• 参数可配置：允许用户自定义时间延迟范围、嵌入维数搜索区间、邻域半径阈值等参数
• 全面输出：提供最佳参数结果、收敛曲线、预测值、误差指标、预测对比图及混沌特性报告（含Lyapunov指数估计、关联维数等）

使用方法

1. 数据准备：将待分析的时间序列数据保存为.mat、.csv或.txt格式文件
2. 参数设置：根据需要调整时间延迟范围、嵌入维数搜索区间等可选参数
3. 运行分析：执行主程序开始混沌特性分析和预测计算
4. 结果查看：系统将自动生成最佳参数结果、可视化图表和混沌特性报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 可选工具箱：Neural Network Toolbox（如需使用神经网络预测功能）
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大规模时间序列）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括时间序列数据的读取与预处理、基于C-C方法的延迟时间和嵌入维数自动计算、相空间重构的三维可视化展示、局部线性回归与神经网络预测模型的构建与评估，以及最终结果报告的综合生成与输出。