MATLAB混沌时间序列分析与预测工具箱v2.9发布

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供混沌时间序列的完整分析解决方案，支持最大Lyapunov指数计算、关联维数分析、相空间重构及非线性预测等核心功能，适用于非线性动力系统研究。

详 情 说 明

混沌时间序列分析与预测工具箱 v2.9（基于MATLAB实现） ===============================

项目介绍 ---- 本工具箱是一个基于MATLAB的专业计算工具集，专门用于非线性混沌时间序列的分析与预测。它集成了混沌理论中的核心算法，为用户提供从混沌特性识别、相空间重构到非线性预测建模的完整工作流。工具箱旨在帮助研究人员和工程师便捷地分析复杂系统的时间序列数据，揭示其内在的混沌动力学特性，并构建高精度的预测模型。

功能特性 ----

• 混沌特性量化分析：自动计算时间序列的最大Lyapunov指数、关联维数等关键混沌指标，判别序列是否具有混沌特性。
• 智能相空间重构：提供互信息法、自相关函数法、CAO算法等方法，用于自动优化选择最佳时间延迟τ与嵌入维数m。
• 非线性预测建模：支持基于相空间重构的局部线性预测、局部非线性预测等多种预测算法。
• 数据预处理：包含针对混沌序列的降噪与去趋势处理功能，提升分析质量。
• 多步预测与评估：可进行单步及多步超前预测，并提供RMSE、MAE、相关系数等多种指标全面评估预测精度。
• 系统辨识与验证：对混沌系统的动态特性进行分析与模型验证，生成综合分析报告。

使用方法 ----

1. 准备数据：将待分析的单变量时间序列数据保存为.txt或.mat格式文件。
2. 配置参数：在主脚本或GUI中设置数据采样参数（如时间间隔）、相空间重构参数（可选择自动优化）、预测模型参数（如邻域大小、预测步长）以及混沌检测算法参数。
3. 运行分析：执行主程序。工具箱将依次进行混沌特性检测、相空间重构、预测建模与评估。
4. 获取结果：分析完成后，工具箱将输出混沌指标、最优重构参数、预测序列、性能评估指标，并自动生成相空间图、预测效果图、误差分析图等可视化结果。

系统要求 ----

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB 信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明 ---- 主程序文件集成了工具箱的所有核心功能模块。它负责统一调度，实现了数据加载与参数初始化、混沌特性的自动识别与计算、相空间重构关键参数的优化确定、基于重构相空间的局部预测模型的构建与多步预测执行，以及对预测结果的精度评估与多种可视化图形的生成。用户通过运行该文件即可完成从数据输入到结果输出的全部分析流程。