MATLAB混沌序列重构与时间滞后预测算法实现

资 源 简 介

本MATLAB例程基于相空间重构技术，自动计算混沌序列的最佳嵌入维数和时间延迟，结合局部线性预测方法实现高精度短期预测。支持用户导入自定义数据，并提供预测误差评估功能，适用于非线性动力学分析与预测研究。

详 情 说 明

基于混沌序列重构的时间滞后预测MATLAB例程

项目介绍

本项目实现了一套完整的混沌时间序列预测系统，基于非线性动力学中的相空间重构理论，采用局部线性预测方法对混沌序列进行短期预测。系统能够自动计算最佳重构参数，支持用户自定义数据输入，并提供详细的预测精度评估和可视化分析。

功能特性

• 智能参数计算：基于互信息法和虚假最邻近点法自动确定最佳时间延迟和嵌入维数
• 多格式数据支持：支持.mat和.txt格式的一维时间序列数据导入
• 灵活预测设置：可设置1-10步的预测步长，满足不同预测需求
• 全面可视化输出：提供预测结果对比图、相空间重构三维图、置信区间分析图
• 精准评估体系：采用RMSE和MAE双重指标评估预测精度
• 参数自定义选项：支持自动计算与手动指定两种重构参数设置模式

使用方法

1. 数据准备：准备一维时间序列数据文件（.mat或.txt格式）
2. 参数设置：

- 指定序列长度（默认1000个数据点） - 设置预测步长（1-10步） - 选择重构参数计算模式（自动/手动）

1. 运行预测：执行主程序开始分析预测
2. 结果查看：获取预测曲线、精度指标、重构参数报告等输出结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理长序列）

文件说明

主程序文件整合了混沌时间序列预测的核心流程，包含数据加载与预处理功能、重构参数自动优化算法、相空间重构计算引擎、局部线性预测模型实现、多步预测执行逻辑、预测结果精度评估体系以及全套可视化图表生成模块。该文件通过协调各算法模块完成从原始数据输入到预测结果输出的完整工作流。