求混沌時(shí)間序列最大Lyapunov指數(shù) - 小數(shù)據(jù)量法
資源簡(jiǎn)介：求混沌時(shí)間序列最大Lyapunov指數(shù) - 小數(shù)據(jù)量法
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：小鵬
資源簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)量法求混沌吸引子最大Lyapunov指數(shù)的Matlab程序，參考文獻(xiàn)：張家樹.混沌時(shí)間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè).物理學(xué)報(bào).2000.03
上傳時(shí)間： 2015-05-09
上傳用戶：wsf950131
資源簡(jiǎn)介：這個(gè)是用小數(shù)據(jù)量法計(jì)算時(shí)間序列最大Lyapunov指數(shù)的matlab程序
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：dongbaobao
資源簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)量方法求混沌時(shí)間序列的最大Lyapunov指數(shù)
上傳時(shí)間： 2015-09-11
上傳用戶：z754970244
資源簡(jiǎn)介：Wolf方法求混沌時(shí)間序列的最大Lyapunov指數(shù)
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：hopy
資源簡(jiǎn)介：該函數(shù)用來(lái)計(jì)算時(shí)間序列的最大Lyapunov 指數(shù)--Wolf 方法
上傳時(shí)間： 2015-12-14
上傳用戶：sz_hjbf
資源簡(jiǎn)介：最大李雅普諾夫指數(shù)的計(jì)算 該函數(shù)用來(lái)計(jì)算時(shí)間序列的最大Lyapunov 指數(shù)--Wolf 方法 ％ m: 嵌入維數(shù) ％ tau:時(shí)間延遲 ％ data:時(shí)間序列 ％ N:時(shí)間序列長(zhǎng)度 ％ P:時(shí)間序列的平均周期,選擇演化相點(diǎn)距當(dāng)前點(diǎn)的位置差，即若當(dāng)前相點(diǎn)為I，則演化相點(diǎn)只能在|I...
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：hewenzhi
資源簡(jiǎn)介：求混沌時(shí)間序列Lyapunov指數(shù)譜 - BBA算法
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：daoxiang126
資源簡(jiǎn)介：該函數(shù)用來(lái)計(jì)算時(shí)間序列的最大Lyapunov 指數(shù)--Wolf 方法
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：xhz1993
資源簡(jiǎn)介：使用wolf方法求最大Lyapunov指數(shù)，核心算法為c語(yǔ)言，接口為matlab
上傳時(shí)間： 2015-08-16
上傳用戶：lifangyuan12
資源簡(jiǎn)介：這是求一個(gè)最大Lyapunov指數(shù)(largest Lyapunov exponent)的matlab預(yù)案程序代碼。
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：xyipie
資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)求最大Lyapunov指數(shù)的程序，是以matlab來(lái)進(jìn)行編寫的。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：yangbo69
資源簡(jiǎn)介：以下是從一維數(shù)據(jù)計(jì)算最大Lyapunov指數(shù)的算法源程序，在Visual C++中通過(guò)。 其中number一數(shù)據(jù)總量，dimension一重構(gòu)維，delay-重構(gòu)延遲，maxsplit一最大分離量 minsplit一最小分離量，iterates一迭代次數(shù)，resource-一維數(shù)據(jù)序列。
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：chenbhdt
資源簡(jiǎn)介：最大Lyapunov指數(shù)與相關(guān)維數(shù)C程序
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：ls530720646
資源簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)量法 求指數(shù). 計(jì)算數(shù)組最大值.求最短距離及向量
上傳時(shí)間： 2014-01-11
上傳用戶：yoleeson
資源簡(jiǎn)介：混沌時(shí)間序列局域法多步預(yù)報(bào)模型.doc(有程序下載) 針對(duì)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)中用加權(quán)一階局域法單步預(yù)報(bào)模型進(jìn)行多步預(yù)報(bào)時(shí)計(jì)算量大且存在誤差累積效應(yīng)的不足，本文提出了基于相空間重構(gòu)技術(shù)的局域法多步預(yù)報(bào)模型，包括加權(quán)一階局域法多步預(yù)報(bào)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
上傳時(shí)間： 2014-11-10
上傳用戶：gtf1207
資源簡(jiǎn)介：假近鄰方法(False Nearest Neighbor,FNN)求混沌時(shí)間序列重構(gòu)嵌入維
上傳時(shí)間： 2015-09-11
上傳用戶：shus521
資源簡(jiǎn)介：如何用CC方法求混沌時(shí)間序列重構(gòu)時(shí)延與嵌入窗
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：yy541071797
資源簡(jiǎn)介：采用自相關(guān)法計(jì)算混沌時(shí)間序列最小延遲時(shí)間的Matlab原程序。
上傳時(shí)間： 2015-09-26
上傳用戶：hopy
資源簡(jiǎn)介：計(jì)算最大Lyapunov指數(shù) 使用wolf方法計(jì)算 申明:本程序并非本人原創(chuàng)
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶：chenbhdt
資源簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)量法求Lyapunov指數(shù)_龍格庫(kù)塔
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：pompey
資源簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)量法求Lyapunov的優(yōu)化程序,把網(wǎng)上的源程序優(yōu)化過(guò)了，勘除了一下錯(cuò)誤
上傳時(shí)間： 2015-11-08
上傳用戶：wangyi39
資源簡(jiǎn)介：小數(shù)據(jù)量法計(jì)算 Lyapunov 指數(shù)的 Matlab 程序 - (mex 函數(shù)，超快)
上傳時(shí)間： 2017-04-02
上傳用戶：er1219
資源簡(jiǎn)介：C-C方法計(jì)算時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)計(jì)算Lyapunov指數(shù)計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2015-03-17
上傳用戶：cccole0605
資源簡(jiǎn)介：混沌時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)源代碼。具有產(chǎn)生混沌時(shí)間序列，求時(shí)延，求嵌入維，求關(guān)聯(lián)維，求K熵，求Lyapunov指數(shù)譜，求二進(jìn)制圖形的盒子維和廣義維，求時(shí)間序列的盒子維和廣義維，混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)等項(xiàng)功能。
上傳時(shí)間： 2013-12-08
上傳用戶：cc1
資源簡(jiǎn)介：混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)中用gp算法求借嵌入維和分形維。
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：小碼農(nóng)lz
資源簡(jiǎn)介：混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)工具箱，包括了李雅普諾夫指數(shù)、分形緯、嵌入緯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：athjac
資源簡(jiǎn)介：混沌時(shí)間序列特征，G_P算法，求關(guān)聯(lián)維，matlan
上傳時(shí)間： 2016-12-20
上傳用戶：sclyutian
資源簡(jiǎn)介：對(duì)混沌時(shí)間序列相空間重構(gòu)C—C方法的三點(diǎn)不足，提出了一種基于改進(jìn)的C-c方法的 確定曩優(yōu)時(shí)延與嵌入窗的新算法．在關(guān)聯(lián)積分計(jì)算過(guò)程中引入了權(quán)衡計(jì)算精度與速度的可調(diào)參數(shù)， 合理選擇試參數(shù)，能在不嚴(yán)重?fù)p失估計(jì)精度的前提下，大大加快計(jì)算速度。在理論分析...
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：Divine
資源簡(jiǎn)介：利用遺傳算法求某函數(shù)的最大值matlab
上傳時(shí)間： 2015-01-09
上傳用戶：569342831
