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搜索资源 - embedding dimension
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假近邻法(False Nearest Neighbor, FNN)计算嵌入维的Matlab程序
文件夹说明：
Main_FNN.m - 程序主函数，直接运行此文件即可
LorenzData.dll - 产生Lorenz时间序列
PhaSpaRecon.m - 相空间重构
fnn_luzhenbo.dll - 假近邻计算主函数
SearchNN.dll - 近邻点搜索
buffer_SearchNN_1.dll - 近邻点搜索缓存1
buffer_Search
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在用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-using chaos theory and neural networks for short-term load forecasts, the neural network is essential to choose an input, The procedure used matlabl achieved a chaotic time series bas
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假近邻方法(False Nearest Neighbor,FNN)求混沌时间序列重构嵌入维-false neighbor approach (False Nearest Neighbor, FNN) for chaotic time series embedding dimension Reconstruction
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Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction.
It is very important reference for time forecast in chaos sequence.
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1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:
(1)产生混沌时间序列(chaotic time series)
Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m
Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m
Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m
Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m
Duffin
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CAO方法求DUFFING方程的嵌入维数,CAO method DUFFING equation for embedding dimension
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利用这个g-p算法计算时间序列的关联维和饱和嵌入维-Advantage of this gp algorithm to calculate the time series correlation dimension and saturated embedding dimension
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C-C算法应用关联积分能够同时估计出时间延迟和嵌入维数，是相空间重构的前提。
本程序通过C-C算法计算duffing方程产生的混沌时间序列的时间延迟和嵌入维数。-CC algorithm is used to simultaneously estimate the correlation integral time delay and embedding dimension, is a prerequisite for phase space reconstruction.
T
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混沌工具箱
C-C方法计算时间延迟和嵌入维数
混沌时间序列预测-Chaos Toolbox CC method to calculate time delay and embedding dimension of chaotic time series prediction
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GP算法计算时间序列想空间重构的最佳嵌入维数和延迟时间-GP algorithm space reconstruction time series like the best embedding dimension and delay time
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基于CAO方法的ROSSLER方程的嵌入维数选取-CAO method based on equation ROSSLER select the embedding dimension
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This toolbox is an educational and recreative toolbox around recent ideas in the field of dimension reduction.
* PCA : classical Principal Componnent Analysis (linear projection).
* Nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding
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混沌时间序列分析中的Ｇ－Ｐ方法，用来计算相空间重构用到的关联维和嵌入维数-Chaotic time series analysis of the G-P method, used to calculate the phase-space reconstruction using the correlation dimension and embedding dimension
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应用改进的CC法求取时间延迟和嵌入维数，效果不错-The modified CC method to strike a time delay and embedding dimension, good results
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算embedding dimension.
可檢驗時間序列數據的embedm fnn1 fnn2-embedding dimension
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計算embedding dimension.
可檢測時間序列之embedm, fnn1, fnn2三數值-do embedding dimension
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假近邻法和Cao方法求混沌系统嵌入维的MATLAB源代码。可直接运行。-False neighbor method and Cao method of embedding dimension of chaotic systems demand MATLAB source code. Can be directly run.
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混沌工具箱（matlab）:
产生混沌时间序列
求时延(delay time)
求嵌入维(embedding dimension)
求关联维(correlation dimension)
等等.....
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嵌入维数自适应最小二乘支持向量机
状态时间序列预测方法
Condition Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machine
with Adaptive Embedding Dimension
针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题, 提出一种基于嵌入维数自适应
最小二乘支持向量机( L SSVM ) 的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参
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cao算法，可以确定嵌入维数，从而实现相空间重构-Cao algorithm, embedding dimension of time series can be determined, so as to realize the phase space reconstruction
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