基于最大Lyapunov指数的铁路煤炭发送量预测研究

应用混沌理论的相空间重构方法,分析了与铁路煤炭运量相关的3组时间序列,分别计算了它们的嵌入延迟时间、嵌入维数、关联维数、最大Lyapunov指数等混沌统计量,并以此为依据判断了3组时间序列的混沌特性.结果显示:煤炭发送增长量和增长率符合混沌特性,煤炭发送量不符合混沌特性.最后,利用最大Lyapunov指数方法和BP神经网络方法对铁路煤炭发送增长量和增长率进行预测.预测结果表明,基于最大Lyapunov指数预测值能够较好地与实际值相吻合,其预测的准确度明显好于BP神经网络预测值.因而用混沌理论中的最大Lyapunov指数在煤炭发送量相关时间序列预测中有广泛的实用价值.