基于支持向量机回归的Lyapunov 指数计算方法研究

Lyapunov 指数是描述动力学系统混沌性质的重要指标, 在小样本条件下准确、快速地计算Lyapunov 指数是 一个难题. 对此, 提出一种基于支持向量机回归的Lyapunov 指数计算方法, 通过量子遗传算法对支持向量机模型的 参数进行优化, 推导了支持向量机回归应用于计算Lyapunov 指数的公式. 通过对混沌序列进行仿真实验, 仿真结果 表明, 在小样本数据情况下, 此方法可行有效.