matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择

资 源 简 介

在用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择

详 情 说 明

在使用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，选择神经网络的输入是至关重要的。本程序使用Matlab实现了基于混沌时间序列的嵌入维数选择算法。该算法能够通过分析混沌时间序列的特征，确定最佳的嵌入维数，从而提高负荷预测的准确性和可靠性。此外，该程序还提供了多种选择神经网络输入的方法，以满足不同需求和条件下的负荷预测任务。通过结合混沌理论和神经网络，我们能够更好地预测短期负荷，为能源管理和电力系统运行提供更有效的支持。