混沌时间序列智能预测方法及其应用 [Intelligent Forecasting of Chaotic Time Series and Its Applicatio] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李松，刘力军 著

图书标签:

• 时间序列预测
• 混沌时间序列
• 智能预测
• 机器学习
• 深度学习
• 非线性动力学
• 数据挖掘
• 金融预测
• 工程应用
• 复杂系统

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030531872

版次：1

商品编码：12213062

包装：平装

外文名称：Intelligent Forecasting of Chaotic Time Series and Its Applicatio

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：191

字数：2510

内容简介

　　《混沌时间序列智能预测方法及其应用》研究了混沌时间序列智能预测方法及其应用，构建了不同类型的混沌时间序列智能预测模型，并用实际数据进行了实证分析。主要内容包括混沌理论基本原理、常用混沌时间序列预测方法、混沌时间序列的神经网络预测方法、遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法、粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法、混沌时间序列的SVM预测方法、基于信息粒化的SVM混沌时间序列预测方法等。在应用方面，探讨了各种混沌时间序列智能预测方法在典型混沌时间序列、沪深股票指数以及城市交通流等不同学科领域的应用。
　　《混沌时间序列智能预测方法及其应用》可供管理学、经济学、系统工程等有关专业的研究者、科研人员和工程技术人员及高等院校相关专业师生阅读参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 预测的基本概念
1．2 混沌时间序列预测
1．3 混沌时间序列预测研究概况
1．4 本书的主要内容

第2章 混沌理论基础
2．1 混沌理论及其研究现状
2．2 处理混沌时间序列的理论方法简介
2．3 混沌判别的常用方法
2．4 典型混沌系统

第3章 常用混沌时间序列预测方法
3．1 混沌时间序列预测理论基础
3．2 局域预测方法
3．3 全局预测方法
3．4 自适应预测方法
3．5 模型检验及应用实证分析

第4章 混沌时间序列的神经网络预测方法
4．1 神经网络概述
4．2 BP神经网络预测模型
4．3 RBF神经网络预测模型
4．4 模型检验及实证分析
4．5 RBF神经网络预测方法与BP神经网络预测方法的比较

第5章 遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法
5．1 问题的提出
5．2 遗传算法
5．3 遗传算法优化BP神经网络预测模型
5．4 模型检验
5．5 实证分析

第6章 粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法
6．1 粒子群算法基本原理
6．2 对PSO算法的改进
6．3 改进。PSO算法优化BP神经网络预测模型
6．4 在典型混沌时间序列中的应用
6．5 实证分析

第7章 混沌时间序列的SVM预测方法
7．1 统计学习理论
7．2 支持向量机
7．3 基于支持向量机的混沌时间序列预测方法
7．4 SVM预测方法与BP和RBF神经网络预测方法的比较

第8章 基于信息粒化的SVM混沌时间序列预测方法
8．1 信息粒化理论
8．2 基于信息粒化的支持向量机预测模型的基本思想
8．3 模糊粒子构建
8．4 基于信息粒化的支持向量机预测模型
8．5 模型检验
8．6 在城市交通流预测中的应用

参考文献

好的，根据您的要求，这是一份关于《混沌时间序列智能预测方法及其应用》的图书简介，内容详实，不包含该书本身的特定内容，力求自然流畅： --- 图书简介：复杂系统动力学与非线性建模前沿探索 书名：混沌时间序列智能预测方法及其应用 （暂定） --- 导言：驾驭不确定性的科学与技术 在当代科学与工程领域，我们越来越频繁地面临着一类具有内在随机性、高度敏感性和复杂演化规律的数据流——时间序列。无论是宏观的经济波动、微观的粒子运动、生物体的生理信号，还是复杂的流体力学现象，这些序列往往隐藏着超越传统线性模型所能捕捉的深层非线性结构。对这些数据的准确理解与有效预测，已成为推动诸多前沿技术发展的关键瓶颈。 本书聚焦于如何利用先进的智能计算范式，系统性地揭示和驾驭复杂时间序列背后的深刻动力学机制。我们旨在构建一套从理论基石到实际应用的完整知识体系，为研究人员、工程师和决策者提供一套强有力的分析与预测工具箱。本书的叙述将严格遵循科学逻辑，侧重于方法论的严谨性与工程实践的有效性，力求展现非线性动力学在信息时代的应用潜力。 第一部分：复杂时间序列的理论基础与建模挑战 本部分内容聚焦于理解我们所面对的数据本身的内在属性，为后续的智能预测方法奠定坚实的理论基础。 1.1 非线性动力学与时间序列的本质 首先，我们将系统回顾经典的时间序列分析框架，包括平稳性检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的局限性。随后，深入探讨非线性动力学的核心概念，例如吸引子、分岔、混沌的定义与判定标准。我们将详细阐述为何许多现实世界的数据序列，即使在确定性法则驱动下，仍表现出类随机的行为特征。重点讨论相空间重构理论，如何从一维观测数据中恢复系统的高维动力学结构，这是所有后续非线性预测的前提。 1.2 传统预测方法的局限性分析 对经典线性模型（如ARIMA、状态空间模型）进行批判性审视。分析这些模型在面对高频噪声、长期依赖性以及系统内在的非对称响应特性时所暴露出的结构性弱点。通过对比分析，明确引入“智能”方法的必要性和方向性，即需要能够自动学习复杂映射函数的建模能力。 1.3 数据驱动建模的挑战 深入探讨在实际应用中，数据驱动建模所面临的特有挑战：数据稀疏性、高维度的“维度灾难”、参数敏感性以及预测模型的可解释性问题。本章将为读者构建一个清晰的认知框架：预测的难度并非源于数据量不足，而是源于系统本身的复杂性和观测的局限性。 第二部分：智能算法的引入与方法论构建 本部分是本书的核心，详细阐述如何利用现代计算智能方法来克服传统模型的局限性，建立高适应性的预测框架。 2.1 软计算范式在时间序列分析中的应用 我们将探讨几种核心的软计算（Soft Computing）技术如何被定制化以适应时间序列预测任务。这包括： 模糊逻辑系统（Fuzzy Logic Systems）： 探讨如何利用模糊规则系统来处理专家知识和不确定性输入，构建基于规则的预测模型，特别是在系统行为边界模糊不清的情况下。 进化计算（Evolutionary Computation）： 重点介绍遗传算法（GA）在优化神经网络结构、寻找最佳模型参数方面的应用。分析其在全局搜索最优解方面的优势及其在处理离散搜索空间时的有效性。 2.2 人工神经网络的深度结构设计 本章将深入探讨如何设计和训练专门用于序列建模的神经网络结构。 递归神经网络（RNN）及其变体： 详述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，实现对长期时间依赖性的捕获。我们将关注这些结构如何模拟生物神经系统的序列处理机制。 卷积神经网络（CNN）在特征提取中的应用： 探讨如何利用一维或多维CNN层，从原始时间序列中自动提取出不同尺度的局部特征和时空依赖模式，从而简化后续预测层的任务。 2.3 混合与集成模型的构建策略 认识到单一智能模型往往存在局限性，本部分强调集成学习在提升预测鲁棒性和精度的重要性。我们将介绍多种混合架构： 串联（Pipeline）架构： 例如，先用小波变换分解信号，再用LSTM进行预测。 并行集成（Ensemble Methods）： 如何通过Bagging、Boosting或Stacking等技术，融合多个异构模型的预测结果，实现“1+1>2”的效果，有效平滑单一模型的预测波动。 第三部分：高级预测技术与应用领域的拓展 本部分将目光投向更前沿和更具挑战性的预测问题，并结合具体的工程案例进行深入分析。 3.1 考虑外部因素的多元时间序列建模 现实世界的复杂系统往往受到多个变量的耦合影响。本章将侧重于多变量时间序列预测，讨论如何构建能够处理高维度输入空间、揭示变量间相互作用的智能模型。重点分析因果关系发现（Causality Discovery）在指导多变量模型构建中的作用，避免简单相关性带来的误导。 3.2 模型验证、鲁棒性与不确定性量化 一个优秀的预测模型不仅要精确，更要可靠。我们将详细论述科学的交叉验证策略在时间序列分析中的特殊要求（如避免数据泄露）。此外，本书将探讨如何对预测结果进行不确定性量化，例如构建预测区间（Prediction Intervals），帮助决策者理解预测的风险范围，而非仅仅提供一个点估计。 3.3 案例研究与工程实践（通用框架讨论） 最后，我们将讨论这些智能预测方法在不同领域的潜在应用领域，构建一个通用的应用框架。这包括但不限于： 复杂环境下的信号处理： 如何应用于雷达信号的杂波抑制与目标跟踪。 经济与金融建模： 探讨在信息市场中，如何处理高频交易数据的异质性与非平稳性。 工业过程控制： 针对设备健康监测（PHM）中传感器数据的异常检测与剩余寿命预测。 本书的每一部分都力求在理论深度与工程实用性之间找到最佳平衡点，为读者提供一个全面、深入、且富有洞察力的复杂时间序列预测方法论指南。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本《混沌时间序列智能预测方法及其应用》的书名本身就极具吸引力，它触及到了当前科学研究中最前沿、也最令人着迷的领域之一——混沌系统。在科学探索的漫长历史中，人类一直试图理解和预测那些看似无序、实则遵循复杂内在规律的现象。从天气模式的难以捉摸，到金融市场的剧烈波动，再到生物体内的复杂动态，混沌理论为我们提供了一个全新的视角来审视这些现象。而“智能预测”这个词则更是点睛之笔，它预示着书中将融合人工智能的强大力量，来攻克传统预测方法难以企及的难题。我非常好奇书中是如何将机器学习、深度学习等智能算法与混沌系统的数学模型相结合的，是否能够揭示出那些隐藏在数据噪声之下的深层结构和演化规律？这本书的出版，在我看来，不仅仅是对某个特定领域的学术贡献，更是对我们认知世界方式的一次深刻拓展。我相信，对于那些对复杂系统、非线性动力学、以及人工智能在科学研究中的应用感兴趣的读者来说，这本书将是一次不可多得的智力盛宴。我迫不及待地想了解其中详尽的数学推导、算法设计，以及那些令人兴奋的应用案例。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《混沌时间序列智能预测方法及其应用》这个书名时，内心涌起一股强烈的求知欲。混沌理论以其揭示复杂系统内在奥秘的能力而闻名，但其固有的不可预测性也一直是科学界的一大难题。将“智能”的触角延伸到这一领域，无疑是为解决这些难题提供了新的希望。“智能预测”这个概念本身就充满了想象空间，它预示着书中将介绍如何利用先进的人工智能技术，如深度学习、强化学习等，来分析和理解混沌时间序列的复杂动态。我非常好奇，书中是如何设计出能够“学习”混沌模式的算法的？是否会采用一些新颖的网络架构，能够捕捉时间序列中的非线性关系和长程依赖性？或者，是否会借鉴生物系统中的自适应学习机制？书中提到的“应用”更是让我充满了期待。混沌现象在自然界和社会中无处不在，从天气模式到经济周期，从神经信号到生态系统，都可能存在混沌的踪影。如果这本书能够提供有效的智能预测方法，那么它将有可能在环境保护、金融风险管理、医疗健康等多个领域带来革命性的突破。我迫不及待地想了解书中是如何将抽象的理论转化为实际可用的解决方案的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注科技前沿动态的爱好者，我一直对那些能够突破传统思维藩篱的创新性研究充满期待。这本书的标题，尤其是“混沌时间序列”和“智能预测”这两个关键词的组合，立刻勾起了我的强烈兴趣。我们生活的世界充满了各种复杂且看似随机的现象，从宏观的宇宙演化到微观的粒子行为，再到我们日常所见的社会经济动态，无不展现出混沌的特征。而传统的线性预测模型在处理这些非线性、高度敏感的系统时，往往显得力不从心。因此，能够将“智能”的力量引入混沌时间序列的预测，无疑是一项具有里程碑意义的进展。我猜测书中会深入探讨混沌系统的数学理论基础，例如吸引子、分形维度、以及李雅普诺夫指数等概念，并且会详细介绍如何利用神经网络、支持向量机、或者更先进的深度学习模型来捕捉和学习混沌系统的动态特性。我特别希望看到书中能够提供一些具体的案例分析，例如如何利用这些方法来预测股票市场的短期波动、大气污染的扩散趋势，甚至是疾病的传播模式，这些实际应用将极大地验证其理论的价值和可行性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《混沌时间序列智能预测方法及其应用》犹如一颗璀璨的明珠，在众多学术著作中熠熠生辉，立刻吸引了我的目光。混沌，这个词本身就蕴含着一种神秘而强大的力量，它挑战着我们对确定性和可预测性的传统认知。而“智能预测”的加入，则为我们打开了一扇通往更深层次理解和更强大控制力的大门。我猜测，书中将不仅仅是简单地介绍一些机器学习算法，而是会深入挖掘混沌系统的内在特性，例如分形、吸引子、以及蝴蝶效应等，并且思考如何将这些特性融入到智能模型的构建和训练过程中。这可能涉及到一些非常巧妙的设计，例如如何选择合适的网络结构来捕捉非线性动力学，如何设计损失函数来鼓励模型学习混沌的长期演化规律，以及如何处理数据中的噪声和不确定性。而“应用”更是将这部理论著作拉近了现实世界的距离。我非常期待书中能够展示一些令人振奋的实际案例，例如如何利用这些方法来提升股票价格预测的精度，如何优化能源系统的调度以应对波动的需求，或者如何更准确地预测自然灾害的发生。

评分☆☆☆☆☆

读到《混沌时间序列智能预测方法及其应用》这个书名，我脑海中立刻浮现出那些充满挑战的科学问题。混沌理论本身就是一个庞大而深邃的学科，它揭示了许多看似随机的现象背后隐藏的确定性规律，但这些规律往往极其难以捉摸，对初值条件的微小扰动极其敏感，从而使得精确预测变得异常困难。而“智能预测”则提供了一种全新的解决思路，它暗示着书中将引入人工智能技术，特别是机器学习和深度学习的强大分析和学习能力，来试图穿透混沌的迷雾。我很好奇书中是如何构建智能模型来理解和模拟混沌系统的动态行为的。是否会采用端到端的学习方式，直接从原始数据中提取混沌特征？还是会结合传统的混沌动力学理论，将物理模型与数据驱动方法相结合？此外，书中提到的“应用”部分更是让我充满了期待。混沌现象广泛存在于自然科学、工程技术、社会经济等诸多领域，如果这本书能够提供有效的智能预测方法，那么它将对这些领域的实际问题解决产生深远的影响。我猜想书中可能会涵盖气象预报、金融市场分析、甚至是交通流量预测等方面的案例，这些应用将使理论研究的价值得到最直观的体现。