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摘要
在对多源数据进行转换时传统方法未考虑多源数据的混沌特性,导致进行多源数据转换时选取的转换频率点缺乏针对性、与多源数据间的关联性低,出现了多源数据转换准确性低、效率低等问题,提出基于基于混沌时间序列预测的多源数据转换算法。连接原始时间序列和多维空间序列,重构多源数据相空间,设置合理的相空间嵌入维数以及混沌时间延迟,在该相空间中提取混沌时间序列的关联维特征,依据该特征预测混沌时间序列,根据预测结果选取数据转换的转换频率点,最终实现多源数据的准确转换。实验结果证明,使用所提方法进行多源数据转换,效率较高,所得到的转换数据准确率较高。
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