Resumen

La dimensión de incrustación y el número de vecinos más próximos son parámetros muy importantes en la predicción de una serie temporal caótica. Para reducir las incertidumbres en la determinación de los dos parámetros anteriores, en este estudio se propone un nuevo método de predicción lineal local adaptativo. En el nuevo método, la dimensión de incrustación y el número de vecinos más próximos se combinan como un conjunto de parámetros y cambian de forma adaptativa en el proceso de predicción. El grado de libertad generalizado se utiliza para ayudar a seleccionar los parámetros óptimos. Se toman series temporales hidrológicas reales para examinar el rendimiento del nuevo método. Los resultados de la predicción indican que el nuevo método puede elegir los parámetros óptimos de la dimensión de incrustación y el número de vecinos más cercanos de forma adaptativa en el proceso de predicción. Además, el nuevo método puede modelizar mejor las series temporales hidrológicas no lineales.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:nuevo método, dimensión, vecinos más próximos, parámetros óptimos, series temporales hidrológicas reales, nuevo método adaptativo de predicción lineal local, series temporales hidrológicas no lineales, series temporales caóticas, número de vecinos más próximos, número
• Keywords:new method, dimension, nearest neighbors, optimal parameters, real hydrological time series, new adaptive local linear prediction method, nonlinear hydrological time series, chaotic time series, nearest neighbor number, number