非线性时间序列分析方法探索-洞察及研究2025-06-25

简介：本文围绕非线性时间序列分析方法展开探索与研究。首先阐述其理论基础，包括非线性动力系统、混沌理论与相空间重构。接着介绍常见方法如相空间重构、神经网络模型、支持向量机模型。通过金融市场分析、气象预测、生物医学信号处理等应用案例，展示其在实际中的重要作用。最后分析面临的挑战，如数据复杂性、计算复杂度高、解释性差等，并展望多方法融合、深度学习结合、可解释性研究等未来发展方向。

非线性时间序列 相空间重构 神经网络模型 复杂系统 预测分析