MATLAB实现的改进CC法时间序列参数优化分析系统

资 源 简 介

本系统基于改进的C-C方法，可自动计算时间序列的相空间重构参数（时间延迟与嵌入维数），集成数据预处理、统计量分析、参数寻优及可视化功能，适用于非线性时间序列的高效分析。

详 情 说 明

基于改进CC法的时间序列参数优化分析系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的C-C（C-C）方法，专门用于时间序列的相空间重构参数计算。系统能够自动确定最优时间延迟τ和嵌入维数m，解决了非线性时间序列分析中的关键参数选择问题。通过数据预处理、统计量计算、参数寻优和可视化分析四大模块，为时间序列分析提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 改进的C-C算法：采用优化的关联积分统计量计算方法，提高参数估计精度
• 自动化参数寻优：自动在用户指定范围内搜索最佳时间延迟和嵌入维数
• 多格式数据支持：支持.txt、.csv等常见格式的一维时间序列数据输入
• 灵活的参数配置：可自定义时间延迟范围、嵌入维数范围、子序列长度等关键参数
• 数据预处理功能：提供去噪、归一化等预处理选项，提升分析质量
• 可视化分析：生成ΔS-t图、Scor-t图等关键参数寻优过程可视化图表
• 详细统计报告：输出包含各参数组合下统计量数值的完整分析报告

使用方法

1. 准备数据：准备一维时间序列数据文件（.txt或.csv格式）
2. 参数设置：根据分析需求设置时间延迟范围、嵌入维数范围等参数
3. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成参数寻优过程
4. 查看结果：获取最优τ和m值，分析可视化图表和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、改进的C-C算法实现、关联积分统计量计算引擎、参数自动寻优逻辑以及结果可视化与报告生成功能。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，完成从数据输入到结果输出的完整分析流程。