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工具箱由陆振波博士原创开发，专为混沌时间序列研究提供全面非线性分析方案。支持相空间重构、Lyapunov指数估计、关联维数计算等功能，适用于混沌特性和预测模型分析，简化复杂系统研究流程。

详 情 说 明

混沌时间序列分析与预测工具箱 v2.9

> 基于陆振波博士原创开发

项目介绍

本工具箱是一款专为混沌时间序列研究设计的专业分析工具，提供从特征提取到预测建模的完整非线性系统分析解决方案。工具箱集成了相空间重构、混沌特征量化、复杂系统预测等核心算法，适用于非线性动力学、复杂系统研究、信号处理等多个领域的科研与工程应用。

功能特性

• 相空间重构：采用时间延迟法和Cao方法实现最优嵌入参数选择
• 混沌特性分析：Lyapunov指数估计、关联维数计算、分形特征分析
• 复杂度测度：近似熵、样本熵等多尺度熵值分析
• 预测算法：局部线性/非线性预测、神经网络预测等多种预测模型
• 系统可视化：相图、递归图、分岔图等混沌系统图形展示
• 性能评估：提供RMSE、MAE、相关系数等多维度预测效果评估

使用方法

1. 数据输入：支持.mat、.txt、.csv格式的单变量时间序列数据
2. 参数配置：可设置时间延迟、嵌入维数、预测步长等关键参数
3. 预处理选项：提供去趋势、标准化、降噪等数据预处理功能
4. 分析执行：运行主程序进行混沌特征提取和预测建模
5. 结果输出：

- 混沌特征量化指标（Lyapunov指数、关联维数等） - 预测结果对比图与误差分析报表 - 相空间重构可视化图形 - 预测性能评估报告 - 可导出预测数据文件

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox, Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能实现，能够完成从数据加载、预处理到混沌特征分析和预测建模的全流程处理。具体包括相空间重构的参数优化计算、非线性动力系统的特征指标提取、基于局部与全局相结合的混合预测模型构建，以及分析结果的可视化展示与性能评估报告生成。