通过环态收缩算法构建高维数字混沌系统
摘要：改进和扩展高维数字混沌系统的理论和应用框架：理论上严格证明了高维数字混沌系统的拓扑混合性质，给出了通过环状态收缩算法构造高维数字混沌系统的通用设计方法，并通过多个例子验证了该方法的有效性和可行性。利用所设计的高维数字混沌系统的相邻矩阵构建混沌回声状态网络（ESN）进行Mackey-Glass时间序列预测，结果表明，随着储备大小和高维数字混沌系统维度的增加，预测准确性得到了提高，说明高维系统的预测性能优于低维系统。
作者：Qianxue Wang, Simin Yu, Christophe Guyeux, and Wei Wang
论文ID：2104.01743
分类：Chaotic Dynamics
分类简称：nlin.CD
提交时间：2021-09-29