MATLAB ChaosTool - 混沌时间序列分析与预测工具箱发布

资 源 简 介

ChaosTool是MATLAB环境下的混沌时间序列综合工具箱，提供混沌特性识别、相空间重构、非线性预测等四大核心模块，适用于复杂系统分析与预测研究。

详 情 说 明

ChaosTool - 混沌时间序列分析与预测集成工具箱

项目介绍

ChaosTool 是一个专门用于混沌时间序列分析与预测的集成工具箱。本项目提供从混沌特性识别、相空间重构、预测建模到可视化分析的完整解决方案，适用于非线性动力学系统研究、复杂系统预测等科学与工程领域。

功能特性

四大核心功能模块

1. 混沌特性识别模块

- 计算最大Lyapunov指数，量化系统对初始条件的敏感性 - 估算关联维数，揭示系统动力学复杂性 - 计算Kolmogorov熵，评估系统信息产生率 - 综合判定时间序列的混沌特性

1. 相空间重构模块

- 采用延迟坐标法实现相空间重构 - 自动优化嵌入维数(m)和时间延迟参数(τ) - 支持手动参数设置，满足专业研究需求

1. 预测建模模块

- 局部线性预测方法，基于相空间邻近点构建预测模型 - 神经网络预测，利用非线性映射能力捕捉复杂动力学 - 支持向量机回归，适用于小样本高维预测问题 - 多步预测支持，提供未来N步预测值

1. 可视化分析模块

- 相空间吸引子可视化，直观展示系统动力学结构 - 递归图分析，揭示时间序列的周期性、混沌性特征 - 预测效果对比图，直观评估模型性能 - 多维度结果展示，支持科研分析与报告生成

使用方法

数据输入

• 支持.mat、.csv、.txt格式的单变量时间序列数据
• 数据要求：等间隔采样的数值型序列，建议长度≥1000点
• 数据预处理：自动检测并处理缺失值、异常值

参数设置

• 嵌入维数(m)：可选自动优化或手动指定
• 时间延迟(τ)：基于互信息法自动计算或用户定义
• 预测步长：支持单步至多步预测设置
• 模型参数：各预测方法的特定参数可调

输出结果

• 量化指标：Lyapunov指数、关联维数、Kolmogorov熵等混沌特征值
• 预测结果：未来N步预测值、RMSE、MAE等误差指标
• 分析图表：吸引子图、递归图、预测对比图等可视化结果
• 分析报告：混沌特性判定结论、模型性能评估报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：≥4GB（处理长序列时建议≥8GB）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度与控制功能，能够根据用户输入的时间序列数据自动调用混沌特性分析算法进行序列性质判定，协调相空间重构模块完成参数优化与状态空间重建，管理预测建模流程以生成多步预测结果，并组织可视化输出生成各类分析图表与综合报告。该文件作为整个工具箱的中枢控制系统，确保各功能模块高效协同工作。