基于时空 RBF-NN 实现混沌时间序列预测

基于时空 RBF-NN 实现混沌时间序列预测

混沌时间序列预测是一个重要的研究领域，可以应用于多个领域，包括金融、天气预测等。在本篇文章中，我们将介绍如何使用时空径向基函数神经网络（RBF-NN）来实现混沌时间序列的预测，并提供相应的 MATLAB 代码。

1. 引言
   混沌时间序列具有高度的复杂性和不确定性，传统的线性模型难以准确地进行预测。而时空 RBF-NN 是一种非线性模型，能够更好地捕捉混沌时间序列的非线性特征，因此被广泛应用于混沌时间序列预测中。

2. 时空 RBF-NN 模型
   时空 RBF-NN 模型由两个部分组成：时空特征提取和 RBF-NN 模型。

2.1 时空特征提取
时空特征提取是为了捕捉混沌时间序列的时空特性。我们可以通过使用滑动窗口的方法，将时间序列切割成多个子序列，并计算每个子序列的时空特征。常用的时空特征包括平均值、方差、自相关系数等。

下面是一个示例 MATLAB 代码，用于计算时间序列的平均值和方差：

function [mean_val, variance