混沌時間序列智能預測方法及其應用 [Intelligent Forecasting of Chaotic Time Series and Its Applicatio] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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李鬆，劉力軍 著

圖書標籤:

• 時間序列預測
• 混沌時間序列
• 智能預測
• 機器學習
• 深度學習
• 非綫性動力學
• 數據挖掘
• 金融預測
• 工程應用
• 復雜係統

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030531872

版次：1

商品編碼：12213062

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：191

字數：2510

內容簡介

　　《混沌時間序列智能預測方法及其應用》研究瞭混沌時間序列智能預測方法及其應用，構建瞭不同類型的混沌時間序列智能預測模型，並用實際數據進行瞭實證分析。主要內容包括混沌理論基本原理、常用混沌時間序列預測方法、混沌時間序列的神經網絡預測方法、遺傳算法優化BP神經網絡的混沌時間序列預測方法、粒子群算法優化BP神經網絡的混沌時間序列預測方法、混沌時間序列的SVM預測方法、基於信息粒化的SVM混沌時間序列預測方法等。在應用方麵，探討瞭各種混沌時間序列智能預測方法在典型混沌時間序列、滬深股票指數以及城市交通流等不同學科領域的應用。
　　《混沌時間序列智能預測方法及其應用》可供管理學、經濟學、係統工程等有關專業的研究者、科研人員和工程技術人員及高等院校相關專業師生閱讀參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 預測的基本概念
1．2 混沌時間序列預測
1．3 混沌時間序列預測研究概況
1．4 本書的主要內容

第2章 混沌理論基礎
2．1 混沌理論及其研究現狀
2．2 處理混沌時間序列的理論方法簡介
2．3 混沌判彆的常用方法
2．4 典型混沌係統

第3章 常用混沌時間序列預測方法
3．1 混沌時間序列預測理論基礎
3．2 局域預測方法
3．3 全局預測方法
3．4 自適應預測方法
3．5 模型檢驗及應用實證分析

第4章 混沌時間序列的神經網絡預測方法
4．1 神經網絡概述
4．2 BP神經網絡預測模型
4．3 RBF神經網絡預測模型
4．4 模型檢驗及實證分析
4．5 RBF神經網絡預測方法與BP神經網絡預測方法的比較

第5章 遺傳算法優化BP神經網絡的混沌時間序列預測方法
5．1 問題的提齣
5．2 遺傳算法
5．3 遺傳算法優化BP神經網絡預測模型
5．4 模型檢驗
5．5 實證分析

第6章 粒子群算法優化BP神經網絡的混沌時間序列預測方法
6．1 粒子群算法基本原理
6．2 對PSO算法的改進
6．3 改進。PSO算法優化BP神經網絡預測模型
6．4 在典型混沌時間序列中的應用
6．5 實證分析

第7章 混沌時間序列的SVM預測方法
7．1 統計學習理論
7．2 支持嚮量機
7．3 基於支持嚮量機的混沌時間序列預測方法
7．4 SVM預測方法與BP和RBF神經網絡預測方法的比較

第8章 基於信息粒化的SVM混沌時間序列預測方法
8．1 信息粒化理論
8．2 基於信息粒化的支持嚮量機預測模型的基本思想
8．3 模糊粒子構建
8．4 基於信息粒化的支持嚮量機預測模型
8．5 模型檢驗
8．6 在城市交通流預測中的應用

參考文獻

好的，根據您的要求，這是一份關於《混沌時間序列智能預測方法及其應用》的圖書簡介，內容詳實，不包含該書本身的特定內容，力求自然流暢： --- 圖書簡介：復雜係統動力學與非綫性建模前沿探索 書名：混沌時間序列智能預測方法及其應用 （暫定） --- 導言：駕馭不確定性的科學與技術 在當代科學與工程領域，我們越來越頻繁地麵臨著一類具有內在隨機性、高度敏感性和復雜演化規律的數據流——時間序列。無論是宏觀的經濟波動、微觀的粒子運動、生物體的生理信號，還是復雜的流體力學現象，這些序列往往隱藏著超越傳統綫性模型所能捕捉的深層非綫性結構。對這些數據的準確理解與有效預測，已成為推動諸多前沿技術發展的關鍵瓶頸。 本書聚焦於如何利用先進的智能計算範式，係統性地揭示和駕馭復雜時間序列背後的深刻動力學機製。我們旨在構建一套從理論基石到實際應用的完整知識體係，為研究人員、工程師和決策者提供一套強有力的分析與預測工具箱。本書的敘述將嚴格遵循科學邏輯，側重於方法論的嚴謹性與工程實踐的有效性，力求展現非綫性動力學在信息時代的應用潛力。 第一部分：復雜時間序列的理論基礎與建模挑戰 本部分內容聚焦於理解我們所麵對的數據本身的內在屬性，為後續的智能預測方法奠定堅實的理論基礎。 1.1 非綫性動力學與時間序列的本質 首先，我們將係統迴顧經典的時間序列分析框架，包括平穩性檢驗、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的局限性。隨後，深入探討非綫性動力學的核心概念，例如吸引子、分岔、混沌的定義與判定標準。我們將詳細闡述為何許多現實世界的數據序列，即使在確定性法則驅動下，仍錶現齣類隨機的行為特徵。重點討論相空間重構理論，如何從一維觀測數據中恢復係統的高維動力學結構，這是所有後續非綫性預測的前提。 1.2 傳統預測方法的局限性分析 對經典綫性模型（如ARIMA、狀態空間模型）進行批判性審視。分析這些模型在麵對高頻噪聲、長期依賴性以及係統內在的非對稱響應特性時所暴露齣的結構性弱點。通過對比分析，明確引入“智能”方法的必要性和方嚮性，即需要能夠自動學習復雜映射函數的建模能力。 1.3 數據驅動建模的挑戰 深入探討在實際應用中，數據驅動建模所麵臨的特有挑戰：數據稀疏性、高維度的“維度災難”、參數敏感性以及預測模型的可解釋性問題。本章將為讀者構建一個清晰的認知框架：預測的難度並非源於數據量不足，而是源於係統本身的復雜性和觀測的局限性。 第二部分：智能算法的引入與方法論構建 本部分是本書的核心，詳細闡述如何利用現代計算智能方法來剋服傳統模型的局限性，建立高適應性的預測框架。 2.1 軟計算範式在時間序列分析中的應用 我們將探討幾種核心的軟計算（Soft Computing）技術如何被定製化以適應時間序列預測任務。這包括： 模糊邏輯係統（Fuzzy Logic Systems）： 探討如何利用模糊規則係統來處理專傢知識和不確定性輸入，構建基於規則的預測模型，特彆是在係統行為邊界模糊不清的情況下。 進化計算（Evolutionary Computation）： 重點介紹遺傳算法（GA）在優化神經網絡結構、尋找最佳模型參數方麵的應用。分析其在全局搜索最優解方麵的優勢及其在處理離散搜索空間時的有效性。 2.2 人工神經網絡的深度結構設計 本章將深入探討如何設計和訓練專門用於序列建模的神經網絡結構。 遞歸神經網絡（RNN）及其變體： 詳述長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何有效解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，實現對長期時間依賴性的捕獲。我們將關注這些結構如何模擬生物神經係統的序列處理機製。 捲積神經網絡（CNN）在特徵提取中的應用： 探討如何利用一維或多維CNN層，從原始時間序列中自動提取齣不同尺度的局部特徵和時空依賴模式，從而簡化後續預測層的任務。 2.3 混閤與集成模型的構建策略 認識到單一智能模型往往存在局限性，本部分強調集成學習在提升預測魯棒性和精度的重要性。我們將介紹多種混閤架構： 串聯（Pipeline）架構： 例如，先用小波變換分解信號，再用LSTM進行預測。 並行集成（Ensemble Methods）： 如何通過Bagging、Boosting或Stacking等技術，融閤多個異構模型的預測結果，實現“1+1>2”的效果，有效平滑單一模型的預測波動。 第三部分：高級預測技術與應用領域的拓展 本部分將目光投嚮更前沿和更具挑戰性的預測問題，並結閤具體的工程案例進行深入分析。 3.1 考慮外部因素的多元時間序列建模 現實世界的復雜係統往往受到多個變量的耦閤影響。本章將側重於多變量時間序列預測，討論如何構建能夠處理高維度輸入空間、揭示變量間相互作用的智能模型。重點分析因果關係發現（Causality Discovery）在指導多變量模型構建中的作用，避免簡單相關性帶來的誤導。 3.2 模型驗證、魯棒性與不確定性量化 一個優秀的預測模型不僅要精確，更要可靠。我們將詳細論述科學的交叉驗證策略在時間序列分析中的特殊要求（如避免數據泄露）。此外，本書將探討如何對預測結果進行不確定性量化，例如構建預測區間（Prediction Intervals），幫助決策者理解預測的風險範圍，而非僅僅提供一個點估計。 3.3 案例研究與工程實踐（通用框架討論） 最後，我們將討論這些智能預測方法在不同領域的潛在應用領域，構建一個通用的應用框架。這包括但不限於： 復雜環境下的信號處理： 如何應用於雷達信號的雜波抑製與目標跟蹤。 經濟與金融建模： 探討在信息市場中，如何處理高頻交易數據的異質性與非平穩性。 工業過程控製： 針對設備健康監測（PHM）中傳感器數據的異常檢測與剩餘壽命預測。 本書的每一部分都力求在理論深度與工程實用性之間找到最佳平衡點，為讀者提供一個全麵、深入、且富有洞察力的復雜時間序列預測方法論指南。 ---

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注科技前沿動態的愛好者，我一直對那些能夠突破傳統思維藩籬的創新性研究充滿期待。這本書的標題，尤其是“混沌時間序列”和“智能預測”這兩個關鍵詞的組閤，立刻勾起瞭我的強烈興趣。我們生活的世界充滿瞭各種復雜且看似隨機的現象，從宏觀的宇宙演化到微觀的粒子行為，再到我們日常所見的社會經濟動態，無不展現齣混沌的特徵。而傳統的綫性預測模型在處理這些非綫性、高度敏感的係統時，往往顯得力不從心。因此，能夠將“智能”的力量引入混沌時間序列的預測，無疑是一項具有裏程碑意義的進展。我猜測書中會深入探討混沌係統的數學理論基礎，例如吸引子、分形維度、以及李雅普諾夫指數等概念，並且會詳細介紹如何利用神經網絡、支持嚮量機、或者更先進的深度學習模型來捕捉和學習混沌係統的動態特性。我特彆希望看到書中能夠提供一些具體的案例分析，例如如何利用這些方法來預測股票市場的短期波動、大氣汙染的擴散趨勢，甚至是疾病的傳播模式，這些實際應用將極大地驗證其理論的價值和可行性。

評分☆☆☆☆☆

讀到《混沌時間序列智能預測方法及其應用》這個書名，我腦海中立刻浮現齣那些充滿挑戰的科學問題。混沌理論本身就是一個龐大而深邃的學科，它揭示瞭許多看似隨機的現象背後隱藏的確定性規律，但這些規律往往極其難以捉摸，對初值條件的微小擾動極其敏感，從而使得精確預測變得異常睏難。而“智能預測”則提供瞭一種全新的解決思路，它暗示著書中將引入人工智能技術，特彆是機器學習和深度學習的強大分析和學習能力，來試圖穿透混沌的迷霧。我很好奇書中是如何構建智能模型來理解和模擬混沌係統的動態行為的。是否會采用端到端的學習方式，直接從原始數據中提取混沌特徵？還是會結閤傳統的混沌動力學理論，將物理模型與數據驅動方法相結閤？此外，書中提到的“應用”部分更是讓我充滿瞭期待。混沌現象廣泛存在於自然科學、工程技術、社會經濟等諸多領域，如果這本書能夠提供有效的智能預測方法，那麼它將對這些領域的實際問題解決産生深遠的影響。我猜想書中可能會涵蓋氣象預報、金融市場分析、甚至是交通流量預測等方麵的案例，這些應用將使理論研究的價值得到最直觀的體現。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《混沌時間序列智能預測方法及其應用》猶如一顆璀璨的明珠，在眾多學術著作中熠熠生輝，立刻吸引瞭我的目光。混沌，這個詞本身就蘊含著一種神秘而強大的力量，它挑戰著我們對確定性和可預測性的傳統認知。而“智能預測”的加入，則為我們打開瞭一扇通往更深層次理解和更強大控製力的大門。我猜測，書中將不僅僅是簡單地介紹一些機器學習算法，而是會深入挖掘混沌係統的內在特性，例如分形、吸引子、以及蝴蝶效應等，並且思考如何將這些特性融入到智能模型的構建和訓練過程中。這可能涉及到一些非常巧妙的設計，例如如何選擇閤適的網絡結構來捕捉非綫性動力學，如何設計損失函數來鼓勵模型學習混沌的長期演化規律，以及如何處理數據中的噪聲和不確定性。而“應用”更是將這部理論著作拉近瞭現實世界的距離。我非常期待書中能夠展示一些令人振奮的實際案例，例如如何利用這些方法來提升股票價格預測的精度，如何優化能源係統的調度以應對波動的需求，或者如何更準確地預測自然災害的發生。

評分☆☆☆☆☆

這本《混沌時間序列智能預測方法及其應用》的書名本身就極具吸引力，它觸及到瞭當前科學研究中最前沿、也最令人著迷的領域之一——混沌係統。在科學探索的漫長曆史中，人類一直試圖理解和預測那些看似無序、實則遵循復雜內在規律的現象。從天氣模式的難以捉摸，到金融市場的劇烈波動，再到生物體內的復雜動態，混沌理論為我們提供瞭一個全新的視角來審視這些現象。而“智能預測”這個詞則更是點睛之筆，它預示著書中將融閤人工智能的強大力量，來攻剋傳統預測方法難以企及的難題。我非常好奇書中是如何將機器學習、深度學習等智能算法與混沌係統的數學模型相結閤的，是否能夠揭示齣那些隱藏在數據噪聲之下的深層結構和演化規律？這本書的齣版，在我看來，不僅僅是對某個特定領域的學術貢獻，更是對我們認知世界方式的一次深刻拓展。我相信，對於那些對復雜係統、非綫性動力學、以及人工智能在科學研究中的應用感興趣的讀者來說，這本書將是一次不可多得的智力盛宴。我迫不及待地想瞭解其中詳盡的數學推導、算法設計，以及那些令人興奮的應用案例。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《混沌時間序列智能預測方法及其應用》這個書名時，內心湧起一股強烈的求知欲。混沌理論以其揭示復雜係統內在奧秘的能力而聞名，但其固有的不可預測性也一直是科學界的一大難題。將“智能”的觸角延伸到這一領域，無疑是為解決這些難題提供瞭新的希望。“智能預測”這個概念本身就充滿瞭想象空間，它預示著書中將介紹如何利用先進的人工智能技術，如深度學習、強化學習等，來分析和理解混沌時間序列的復雜動態。我非常好奇，書中是如何設計齣能夠“學習”混沌模式的算法的？是否會采用一些新穎的網絡架構，能夠捕捉時間序列中的非綫性關係和長程依賴性？或者，是否會藉鑒生物係統中的自適應學習機製？書中提到的“應用”更是讓我充滿瞭期待。混沌現象在自然界和社會中無處不在，從天氣模式到經濟周期，從神經信號到生態係統，都可能存在混沌的蹤影。如果這本書能夠提供有效的智能預測方法，那麼它將有可能在環境保護、金融風險管理、醫療健康等多個領域帶來革命性的突破。我迫不及待地想瞭解書中是如何將抽象的理論轉化為實際可用的解決方案的。