河南省教育厅自然科学基金(2010A510011)
- 作品数:5 被引量:19H指数:2
- 相关作者:刘道文樊明智忽海娜史先红冯浩更多>>
- 相关机构:许昌学院更多>>
- 发文基金:河南省教育厅自然科学基金河南省高校青年骨干教师资助项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于多嵌入维加权一阶局域法煤矿灾害混沌时间序列预测被引量:3
- 2012年
- 煤矿生产过程中常伴有煤与瓦斯突出等矿井动力灾害,威胁矿工的生命安全。文章提出了多嵌入维加权一阶局域法,并通过Lorenz混沌时间序列对该方法进行了验证且与加权一阶局域法进行了比较。通过对矿井灾害预测表明,应用多嵌入维加权一阶局域法预测结果的精度得到了提高。该方法具有较好的适应能力和鲁棒性。
- 刘道文忽海娜
- 关键词:煤与瓦斯突出混沌时间序列
- 基于支持向量机股票价格指数建模及预测被引量:12
- 2013年
- 为提高预测精度,采用基于支持向量机理论的预测方法对股票价格指数进行预测。文章在分析支持向量机预测基本原理基础上,以交叉验证法确定了最佳回归参数并以此建立了预测模型。对上海证券交易所的股票价格指数进行预测,研究结果表明基于支持向量机预测法能较准确地反映股票价格指数的变化趋势且提高了预测精度,验证了此方法在股票价格指数预测中的可行性。
- 刘道文樊明智
- 关键词:股票价格指数支持向量机
- 基于混沌特性参数的股指神经网络建模及预测被引量:1
- 2012年
- 文章针对嵌入维数较高的混沌时间序列很难在相空间中找出一种映射关系来预测其变化趋势,提出基于序列的混沌特性参数建立RBF神经网络预测模型。该模型以相空间中的各个相点作为输入,通过高斯函数的多次复合来逼近复杂的映射关系。以具有混沌特性的上海证券交易所股指时间序列为例对模型进行了验证。结果表明,该模型具有较好的预测能力和预测精度。
- 樊明智刘道文
- 关键词:相空间重构神经网络模型
- 基于Lyapunov指数Duffing混沌检测系统状态的判定被引量:2
- 2011年
- 为解决Duffing混沌检测系统状态判定的准确性,克服直观相图判定法存在的不足,提出了采用Lyapunov指数定量地判定Duffing混沌检测系统状态的方法.在分析判定方法及Duffing系统中Lyapunov指数算法的基础上,进行了系统仿真和数据分析,结果验证了利用Lyapunov指数判定Duffing系统状态的可行性,从而能有效地应用于微弱信号检测,保证信号检测的可靠性.
- 刘道文史先红
- 关键词:混沌DUFFING振子LYAPUNOV指数
- Lyapunov指数在微弱信号检测中的应用被引量:1
- 2010年
- 在基于Duffing混沌振子微弱信号检测中,针对直观观察相图法和Melnikov法在判定系统状态上存在的不足,为提高检测系统状态判定的准确性和信号检测的可靠性,提出了利用Lyapunov指数定量地分析和判定系统的状态。在分析利用Lyapunov指数判定系统状态方法的基础上,结合Lyapunov指数算法,计算出Duffing系统的Lyapunov指数谱,分析了系统内置驱动信号幅值、Lyapunov指数及系统状态之间的关系,结果表明,Lyapunov指数能定量和准确地刻画系统的状态。
- 刘道文冯浩
- 关键词:混沌相变微弱信号