混沌时间序列分析及预测系统MATLAB源代码

资 源 简 介

该项目提供混沌系统时间序列生成（Lorenz、Henon、Logistic映射）、时延与嵌入维计算（相关法、伪近邻法）及基于Grassberger–Procaccia方法的关联维估计。适用于非线性动力学分析和预测建模研究。

详 情 说 明

混沌时间序列分析及预测系统源代码

项目介绍

本项目提供了一个完整的混沌时间序列分析与预测工具集。系统实现了从经典混沌系统序列生成、非线性特征量化（如关联维、Lyapunov指数、K熵等）到最终预测建模的全流程分析。适用于科学研究、工程应用中对复杂系统动力学特性的探索与预测。

功能特性

• 混沌序列生成：支持Lorenz、Henon、Logistic映射等多种经典混沌系统的时间序列生成
• 相空间重构：提供时延（相关法/互信息法）与嵌入维（伪近邻法）的自动计算
• 非线性特征量化：

- 基于Grassberger–Procaccia算法的关联维计算 - Kolmogorov熵（K熵）混沌特征分析 - Wolf方法和小数据量法的Lyapunov指数谱计算

• 分形维数分析：

- 二维二进制图形（分形图像）的盒子维和广义维数谱分析 - 时间序列相空间重构后的盒子维和广义维计算

• 混沌预测：实现基于局域线性预测和神经网络的混沌时间序列预测

使用方法

1. 数据输入：

- 选择内置混沌系统生成时间序列 - 或导入自定义的一维时间序列数据（支持.mat、.txt、.csv格式） - 对于分形分析，可输入二维二进制图像矩阵

1. 参数配置：

- 设置序列长度、预测步数、嵌入维数范围等分析参数

1. 执行分析：

- 运行主程序，系统将自动完成特征计算和预测建模

1. 结果输出：

- 数值结果以结构体或表格形式输出 - 所有分析结果均提供可视化图形并保存为图片文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大型时间序列和复杂计算

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括混沌序列的生成与导入、相空间重构参数的自适应确定、多种非线性动力学特征指标的并行计算、分形维数谱的全面分析以及基于不同算法的混沌序列预测建模。该文件通过模块化设计实现了整个分析流程的自动化控制，确保用户可通过简单配置完成复杂的混沌分析任务。