カオス時系列データの予測のための埋込み次元決定方法
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概要
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In a local approximation technique for predicting chaotic time series, a state space is reconstructed from a time series using delay coordinate embedding and then a local predictor is constructed in the state space. The embedding dimension of the state space has a significant effect on the prediction accuracy. We evaluate the prediction error as a function of the embedding dimension for chaotic time series generated by the Henon map and the Ikeda map and show basic guidelines for determining the embedding dimension.
- 県立長崎シーボルト大学の論文
- 2005-12-20
県立長崎シーボルト大学 | 論文
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