• فهرست مقالات chaotic time series

      • دسترسی آزاد مقاله

        1 - بازسازی فضای حالت سری‌های زمانی آشوبی با استفاده از یک روش هوشمند
        مریم پری زنگنه محمد عطایی پیمان معلم
        استفاده از سری‌های زمانی (منظور مشاهدات ما از فرآیند برحسب زمان) یک راه‌حل مؤثر در تحلیل این سیستم‌ها می‌باشد. در واقع تأکید روی این هدف است که چگونه می‌توان از مشاهداتی به فرم سری زمانی اسکالر از فرآیند، که تنها اطلاعات ما در مورد بعضی از سیستم‌ها می‌باشد، به ساختار فض چکیده کامل
        استفاده از سری‌های زمانی (منظور مشاهدات ما از فرآیند برحسب زمان) یک راه‌حل مؤثر در تحلیل این سیستم‌ها می‌باشد. در واقع تأکید روی این هدف است که چگونه می‌توان از مشاهداتی به فرم سری زمانی اسکالر از فرآیند، که تنها اطلاعات ما در مورد بعضی از سیستم‌ها می‌باشد، به ساختار فضای حالت با بُعد محدود رسید. بازسازی فضای حالت بر مبنای نظریه محاط بنا شده که کاربرد آن مستلزم تعیین مقدارهای مناسبی برای دو پارامتر زمان تأخیر (τ)1 و بُعد محاط (m)2 می‌باشد. در این مقاله روشی برای تخمین پارامتر بُعد محاط جهت بازسازی فضای حالت سری‌های زمانی برگرفته از سیستم‌های دینامیکی آشوبی به کمک شبکه‌های عصبی تأخیر زمانی (TDNN) معرفی می‌شود. این روش یک ایده نو در انتخاب بُعد محاط بوده و متفاوت از روش مرسوم شمارش همسایه‌های کاذب (FNN) می‌باشد. در انتها کیفیت عملکرد روش مطرح شده با روش FNN مقایسه شده است و نتایج این مقایسه نشان از کارآیی خوب این روش دارد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        2 - Chaotic Time Series Prediction Using Optimal Fuzzy Systems Based on Sequential Quadratic Programming-Case Study: Gold Price
        Rasoul Rajaei Ali Akbar Gharaveisi Seyed Mohammad Ali Mohammadi
        This paper presents a fuzzy approach to the prediction of highly nonlinear timeseries. The optimized Mamdani-type fuzzy system denoted SQP-FLC is applied for the input-output modeling of measured data. In order to tune fuzzy membership functions, a sequential quadratic چکیده کامل
        This paper presents a fuzzy approach to the prediction of highly nonlinear timeseries. The optimized Mamdani-type fuzzy system denoted SQP-FLC is applied for the input-output modeling of measured data. In order to tune fuzzy membership functions, a sequential quadratic programming (SQP) method is employed. The proposed method is evaluated and validated on a highly complex time series, daily gold price data. The time series is primarily investigated for its chaotic properties. Correlation dimension and autocorrelation function (ACF) for the time series are discussed. Accordingly, time delay and embedding dimension are computed. Month selection in each stage is based on computed correlation coefficients. Thus, for the proposed fuzzy predictor, 3, 5, and 7 dynamics are selected and the time series are verified. The simulation results for one-step-ahead prediction of daily gold price in 2010, compared with methods of ANFIS and GA-FLC, demonstrate comparably better performance of the proposed SQP-FLC until the higher significant dynamics of the chaotic trend is taken into account. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        3 - Chaotic Time Series Prediction by Auto Fuzzy Regression Model
        Haleh Nazari Homayun Motameni Babak Shirazi
        Since the pioneering work of Zadeh, fuzzy set theory has been applied to a myriad of areas. Song and Chissom introduced the concept of fuzzy time series and applied some methods to the enrolments of the University of Alabama. Thereafter we apply fuzzy techniques for sys چکیده کامل
        Since the pioneering work of Zadeh, fuzzy set theory has been applied to a myriad of areas. Song and Chissom introduced the concept of fuzzy time series and applied some methods to the enrolments of the University of Alabama. Thereafter we apply fuzzy techniques for system identification and apply statistical techniques to modelling system. An automatic methodology framework that combines fuzzy techniques and statistical techniques for nonparametric residual variance estimation is proposed. The methodology framework is creating regression model by using fuzzy techniques. Identification is performed through learning from examples method introduced by Wang and Mendel algorithm. Delta test residual noise estimation is used in order to select the best subset of inputs as well as the number of linguistic labels for the inputs. An experimental result for chaotic time series prediction are compared with statistical model and shows the advantages of the proposed methodology in terms of approximation accuracy, generalization capability and linguistic interpretability. پرونده مقاله