混沌时间序列预测

资 源 简 介

混沌时间序列预测(chaotic time series prediction)中的Volterra级数一步预测 、Volterra级数多步预测方法

详 情 说 明

在文中，我们介绍了混沌时间序列预测的两种方法：Volterra级数一步预测和Volterra级数多步预测。混沌时间序列预测是一种用于预测非线性时间序列的方法，它通过分析和建模系统的动态行为来进行预测。Volterra级数是一种常用的数学工具，可以用来描述非线性系统的动力学性质。在混沌时间序列预测中，我们利用Volterra级数来建立模型，并通过对其进行分析和计算来预测未来的时间序列。Volterra级数一步预测方法可以用来对下一个时间步的数值进行预测，而Volterra级数多步预测方法可以用来对未来多个时间步的数值进行预测。通过使用这两种方法，我们可以更准确地预测混沌时间序列的未来走势，并取得更好的预测结果。