论文摘要
在对多源数据进行转换时传统方法未考虑多源数据的混沌特性,导致进行多源数据转换时选取的转换频率点缺乏针对性、与多源数据间的关联性低,出现了多源数据转换准确性低、效率低等问题,提出基于基于混沌时间序列预测的多源数据转换算法。连接原始时间序列和多维空间序列,重构多源数据相空间,设置合理的相空间嵌入维数以及混沌时间延迟,在该相空间中提取混沌时间序列的关联维特征,依据该特征预测混沌时间序列,根据预测结果选取数据转换的转换频率点,最终实现多源数据的准确转换。实验结果证明,使用所提方法进行多源数据转换,效率较高,所得到的转换数据准确率较高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蔡波
关键词: 多源数据,混沌时间序列预测,转换,相空间重构,关联维预测特征
来源: 国外电子测量技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 商洛学院
分类号: TP311.13;O211.61
DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1801280
页码: 140-144
总页数: 5
文件大小: 225K
下载量: 56
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标签：多源数据论文; 混沌时间序列预测论文; 转换论文; 相空间重构论文; 关联维预测特征论文;