MATLAB混沌系统分析与预测研究工具箱

资 源 简 介

该项目为混沌系统与非线性动力学研究提供完整的MATLAB解决方案，集成多种经典分析方法与预测算法，支持时间序列的混沌特征识别和建模预测，助力科研与工程应用。

详 情 说 明

混沌系统分析与预测研究工具箱

项目介绍

本项目为研究混沌系统与非线性动力学提供完整的MATLAB解决方案，集成多种经典混沌分析方法与预测算法。工具箱支持对时间序列进行混沌特征识别（如李雅普诺夫指数计算、关联维数分析），并建立基于混沌理论的预测模型。适用于信号处理、气象预测、金融时间序列分析等领域。

功能特性

• 混沌特征识别：采用小数据量法计算最大李雅普诺夫指数，Wolf法计算李雅普诺夫指数谱
• 相空间重构：基于互信息量法自动确定最佳延迟时间，支持多维相空间重构
• 系统复杂度评估：通过关联维数分析量化系统的复杂程度
• 混沌预测模型：基于重构相空间建立预测模型，提供未来多步预测及误差分析
• 可视化输出：生成相空间重构三维图、互信息量与延迟时间关系曲线等直观图表

使用方法

1. 数据准备：将一维时间序列数据保存为.mat、.txt或.csv格式
2. 参数配置：根据需要设置嵌入维数、延迟时间、采样频率等参数（可选）
3. 运行分析：执行主程序，工具箱将自动完成混沌分析与预测流程
4. 结果获取：查看输出的李雅普诺夫指数、关联维数、预测结果及可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存4GB以上，适用于中小规模时间序列分析

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心分析流程，实现了时间序列数据的自动读取与预处理、基于互信息量的延迟时间优化选择、相空间重构计算、李雅普诺夫指数谱的完整求解、系统关联维数的精确估计以及混沌特性预测模型的构建与验证功能。通过该文件可完成从原始数据输入到混沌分析结果输出的全过程处理。