一种基于注意力机制的混沌时间序列嵌入维数的确定方法技术

本发明专利技术属于混沌时间序列嵌入维数的确定技术，具体涉及一种基于注意力机制的混沌时间序列嵌入维数的确定方法。包括以下步骤：自相关法确定延迟时间τ并初始化最小嵌入维数m，利用延迟时间和嵌入维数重构数据集，将数据集导入基于多层感知机的注意力机制网络进行训练，输出每个维度的权重大小，判断是否符合维度的注意力权重值从低维度到高维度依次递增，若是则令m加1继续重构数据集再次导入网络训练并输出维度注意力权重值，直到维度注意力权重值不符合递增情况时输出最大嵌入维数，此时最大嵌入维数为使得维度注意力权重分布递增的最大嵌入维数。的最大嵌入维数。的最大嵌入维数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于注意力机制的混沌时间序列嵌入维数的确定方法


[0001]本专利技术涉及混沌时间序列嵌入维数的确定技术，具体涉及一种基于注意力机制的混沌时间序列嵌入维数的确定方法。

技术介绍

[0002]混沌时间序列存在于天气气象、农业、金融、雷达信号、太阳黑子等等活动中，对这些领域的时间序列进行预测具有非常重大的意义。通过时间序列对混沌进行研究的工作开始于Packard等人提出的相空间重构理论，重构基础就是相空间嵌入维数和延迟时间的确定，因此对于嵌入维数和延迟时间的选择具有非常重要的意义。
[0003]原始的嵌入维数的确定方法有虚假最近邻法(False Nearest Neighbors，FNN)、奇异值分解法(Singular Value Decomposition，SVD)等。对于FNN，在几何形态上，混沌时间序列是高维相空间混沌运动轨迹在时间序列上的一维投影，在高维状态中不相邻的两个点投影到一维会发生轨迹扭曲从而相邻，此即为虚假相邻点，对于嵌入维数的不断由小增大，虚假相邻点也将逐步消失从而使混沌运动的轨迹得到恢复。对于实际的混沌时间序列，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的混沌时间序列嵌入维数的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对于待确定嵌入维数的混沌时间序列x(t)，t＝1，2，...n，设定输入嵌入维数初始值m和延迟时间τ，构建输入数据集和输出标签，输入数据为前m个不同时刻的混沌序列值作为输入，下一时刻混沌序列值作为输出标签：其中Data为输入数据集结构，每一行即为一次输入，取对应行数的输出label的数值为输出标签值，其中M＝n
‑
(m
‑
1)τ为相点数；所述延迟时间τ的获取方法为：对于待输入的混沌时间序列，获取其自相关函数关于t的图像后，在自相关函数的值为初值的1
‑
1/e时，对应的横坐标t即为重构混沌序列相空间的延迟τ；S2、构建基于多层感知机的注意力机制网络；网络的输入为Data中的每一行，对输入层权重初始化后，输入数据乘以输入权重后再通过激活函数softmax进行概率归一化输出，具体激活过程为：上式中，x
i
、x
j
表示输入序列x中的第i、j个元素，x
i
对应的soffmax值为经过感知机后激活得到的S
i
，经过激活函数的处理后对每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁晓倩，田军，廖强，徐政五，甘露，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：