改进嵌入维数和时间延迟计算的GP预测算法

改进了混沌系统中的两个重要特征量:嵌入维数和时间延迟的计算,根据计算得出的上述两个参数重构相空间;然后在相空间中作轨迹的线性拟合,选择轨迹中的最近邻点作一次性的预测。提出的算法在相空间中很好地把轨迹的线性拟合与最近邻方法结合起来,解决了现有的时间序列分析和预测算法中主观性太强的缺点,通过对话务量时间序列和太阳黑子时间序列的验证,与其它算法相比,该算法的分析结果稳定而准确、预测精度高、运行时间比较短。