Den kaotiska tidsserien kan expanderas till det flerdimensionella rummet genom ombyggnad av fasrymden, för att rekonstruera det ursprungliga systemets dynamiska egenskaper. Det är svårt att få ett fullständigt fasutrymme för kaotiska tidsserier, till följd av inkonsekvensen i återuppbyggnaden av fasrymden. I detta dokument presenteras en idé om approximering av subrymden. Den kaotiska tidsserien förutsägelse baserad på fas rymdrekonstruktion kan betraktas som subrymd approximation problem i olika grannskap vid olika tidpunkter. Den gemensamma statiska neurala nätverk approximation är lämplig för ett utbildat område, men det kan inte säkerställa sin generalisering prestanda i andra otränade grannskap. Den subrymd approximation av neurala nätverk baserat på den ickelinjära utökad Kalman filtrering (EKF) är en dynamisk evolution approximation från ett område till ett annat. Därför, med tanke på ofullständig fasrymd, på grund av kaosfasen rymdrekonstruktion, föreslog vi subrymd adaptiv evolution approximationsmetod baserad på icke-linjär Kalman filtrering. Denna metod verifieras av flera uppsättningar av vind hastighetsförutsägelse experiment i Wulong stad, och resultaten visar att den har högre kaotiska förutsägelse noggrannhet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF presenterade idealiska metoder för approximering av subrymden baserade på en kaotisk tidsserie och icke-linjär Kalman-filtrering, och vindhastighetsprognoserna användes för att visa den höga kaotiska förutsägelsenoggrannheten.
Incomplete Phase Space Reconstruction Method Based on Subspace Adaptive Evolution Approximation
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}