混沌时间序列全局预测改进数据集

数据集概述

该数据集围绕混沌时间序列的全局预测改进展开，聚焦于多项式全局时间序列分析方法中拟合多项式计算成本优化问题，提供了提升预测能力的相关程序与方法，为时间序列分析领域的算法优化提供数据支持。

文件详解

• 文件名称：afaj_v1_0.tar.gz
• 文件格式：压缩包（.tar.gz）
• 内容说明：该压缩包为数据集的核心文件，包含与混沌时间序列全局预测改进相关的程序代码或数据，具体字段及内容需解压后查看，无公开预览信息。

数据来源

Mendeley Data（CPC Program Library，Queen's University Belfast）

适用场景

• 时间序列分析算法优化研究：用于探索混沌时间序列预测中多项式拟合的计算效率提升方法
• 预测模型性能改进：为提升混沌时间序列全局预测能力的模型开发提供参考
• 计算科学应用：研究如何通过高效映射算法降低时间序列分析的计算成本
• 混沌系统研究：辅助分析混沌系统中时间序列的预测规律与改进方向