基于局域法多步预测模型的MATLAB混沌时间序列预报系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了混沌时间序列的局域法多步预测系统，支持数据预处理、相空间重构、自适应模型构建与参数优化，提供多步预测算法性能评估。

详 情 说 明

混沌时间序列多步预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于局域法多步预测模型的混沌时间序列预报系统。系统采用相空间重构技术与局域预测算法，能够对典型的混沌系统（如Lorenz、Mackey-Glass等）生成的时间序列进行高精度多步预测。通过自适应参数优化和误差补偿机制，系统在抗噪声性能和预测稳定性方面表现出色，适用于复杂非线性动力系统的分析与预报。

功能特性

• 数据预处理与相空间重构：自动完成时间序列的归一化处理，采用时间延迟嵌入法实现相空间重构
• 自适应局域预测模型：支持局域线性/非线性预测算法，可根据数据特征自动优化模型参数
• 多步预测能力：实现1-50步的多步预测，内置误差补偿机制提升长期预测精度
• 抗噪声性能测试：支持添加不同水平的高斯白噪声，进行鲁棒性分析与性能评估
• 多系统仿真验证：内置Lorenz、Rossler、Henon等多种典型混沌系统的数据生成与测试模块
• 全面性能评估：提供RMSE、MAE、相关系数等多种精度指标，并生成可视化分析图表

使用方法

1. 数据输入：准备一维混沌时间序列数据（长度≥500点）
2. 参数设置：

- 嵌入维数m（默认值：5） - 时间延迟τ（默认值：2） - 预测步数k（范围：1-50） - 噪声水平（可选，默认无噪声） - 混沌系统类型（如需使用内置数据）

1. 运行预测：执行主程序，系统将自动完成相空间重构、模型训练和多步预测
2. 结果分析：查看预测序列、性能指标和可视化图表，评估预测效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必备工具箱：信号处理工具箱、统计分析工具箱
• 内存：≥4GB RAM
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能实现，包括混沌时间序列的生成与加载、数据预处理流程、相空间重构的参数计算与执行、局域预测模型的构建与训练、多步预测算法的完整实现、预测精度指标的自动计算以及结果可视化图表的生成。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的全流程处理，为用户提供一站式的混沌时间序列预测解决方案。