基于模拟退火算法的混沌经济系统控制方法

经济系统中存在混沌现象已经被许多事实所证实,如何对混沌经济系统进行控制,是人们十分关注的研究课题.本文运用随机性的搜索控制思想,基于模拟退火算法,提出了-种混沌运动控制的新方法,通过计算机的仿真实验说明了该调控方法是非常有效的.     

基于径向基函数网络的混沌吸引子寻找方法

由于现有的混沌吸引子识别方法对噪声敏感,研究带噪声的时间序列的混沌识别方法就显得特别重要.本文给出了一种新的基于径向基函数网络的混沌吸引子寻找方法.实例表明此方法对即使少量的、噪声较大的时间序列也有较好的效果,是一种很实用的方法,有着广阔的应用前景.     

基于ANN-GA的混沌时间序列预测方法研究

本文基于遗传算法和神经网络理论提出了一种混沌预测的改进方法,即C-ANN-GA混合预测方法;通过实例分析,证明该方法是一种用于混沌时间序列预测的有效方法.     

小波包与混沌集成的股票市场预测新方法

基于小波包变换和混沌理论提出了一种股票市场建模及其预测的新方法,既能刻划时间序列的规律,又能捕捉混沌状态的特征.首先,应用小波包变换对上证综指和深证成指日收益率序列进行三层分解,分别得到第三层从低频到高频八个频率成分的时序,并在此基础上作进一步分析,结果表明中国股市存在混沌特性;然后,应用混沌理论分别建立从低频到高频八个时序的预测模型,分别对八个时序进行预测;最后,基于小波包理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始收益率序列的预测.与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度,有极大的应用范围.     

中国进出口贸易市场的混沌特性分析

对于经济管理系统混沌的检验,主要体现在证券、期货和外汇市场,由于其他经济领域序列数据的匮乏,传统混沌分析方法的应用受到了限制。本文采用最新的基于小数据样本的临近返回检验,研究中国进出口贸易1989年1月到2003年5月的月度数据序列,发现了混沌的拓扑特征;进一步应用小数据量方法计算最大Lyapunov指数,数值结果同样证实中国进出口贸易市场存在低维混沌,从而佐证了国际贸易市场混沌的存在;实证结果为国际贸易系统模型的建立和预测提供了新的理论依据。     

股市预测中的小波神经网络方法的研究

本文首先论述了股市时间序列中的明显随机性,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故,利用混沌的确定性可以进行短期预测.混沌时间序列预测首先要重构相空间,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性,提出了一种改进的小波网络结构,探讨了股市预测模型问题.经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷.     

政府绩效的混沌控制与模糊评估

政府机关作为公共部门,因其管理目标复杂而在管理过程中存在一定的混沌行为.政府管理中采用混沌控制方法可以通过较小的成本实现想要的大变化,从而有效地实现绩效管理.针对政府绩效评估中的复杂性与模糊性,本文采用多层模糊评估模型对政府绩效评估中各项指标进行层层分解,采用模糊综合算法计算政府绩效,为政府绩效评估工作提供了一个实用而有效的方法.     

混沌时间序列及其在我国GDP（1978-2000）预测中的应用

混沌经济时间序列的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容。本文利用混沌动力学原理,通过混沌时间序列的相空间重构,运用局域预测方法,建立了预测模型。并用其确立的混沌动力学模型对1978～2000年我国GDP进行了预测。把此预测结果与实际值进行了比较,结果证明误差较小。同时还将此预测结果与用指数平滑法建立的预测模型的预测结果相比,结果表明混沌时间序列建立的模型其短期预测效果更好。     

中国证券市场的混沌动力学特征研究

证券市场价格行为服从随机游走过程还是混沌动力学过程,一直是近来金融实证研究争论的一个热点.在分析已有研究的基础上,采用特殊的对数线性趋势消除法(简记为LLD)处理数据、使用Rosenstein提出的小数据量算法计算最大李雅普诺夫指数以及其它混沌系统的科学判据,对我国证券市场的混沌动力学结构做出了严谨的分析,结果表明中国股市具有显著的非线性混沌特征,并且阐明了证券市场混沌效应的经济含义与应用价值.这一结论将为研究股票价格行为特征与金融经济学理论提供新的方向.     

经济管理混沌模型的控制域研究

在进行混沌控制时,有时要经过很长时间才到达目标轨道,有时甚至不能有效控制,正如 在基于预测的反馈控制中看到的,究其原因一是混沌模型有时有多个不动点,二是混沌轨道的 稠密性. 提出一种等价关系,计算基于概率的动力系统的特征指数,给出混沌经济动力系统的 不稳定周期轨道的有用信息,通过讨论特征指数的符号,选择有效的控制参数,得到相应的控 制参数取值范围,从而得到混沌经济模型中的参数变量的混沌控制域.