一个延迟非线性系统的混沌动力学特征

根据半导体激光器在反馈条件下的速率方程，构造了一个延迟非线性系统，并研究了该系统的混沌动力学特征，包括相轨迹图，最大lyapunov指数和关联维数。这些特征表明，该系统具有混沌吸引子。     

含非线性介质Fabry－Perot腔的分岔图

用数值计算方法，绘制含非线性介质Ｆａｂｒｙ-Ｐｅｒｏｔ腔系统中两参数各自延拓变化范围后的分岔图，观察到通向混沌的多条道路及周期窗口等动力学现象．计算了刻化系统混沌特征的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数和关联维数．给出分岔图的部分骨架图．     

水平管中气固两相流的混沌特征分析

对水平管密相气力输送系统的混沌动力学行为进行了分析,对煤粉浓度信号时间序列的最大Lyapunov指数和关联维数进行了计算。结果表明,系统的最大Lyapunov指数均大于零,这充分说明煤粉在水平管中的密相气力输送存在混沌特征。从密相移动床流区到沉积层流区,混沌吸引子由大变小,关联维数从1．5359减小到1．0764。说明从密相移动床流区到沉积层流区,流体系统运动的混沌程度逐渐减弱。     

3.39μmHe—Ne激光器的混沌运转及其吸引子联维数的实验研究

对横向效应引起的Ｈｅ－Ｎｅ激光器的失稳过程及混沌运转进行了研究，由单变量时间序列而重构相空间，得到动力学系统混沌吸引子的关联维数。     

煤与瓦斯突出前瓦斯涌出动态混沌特性

为了分析煤与瓦斯突出前瓦斯涌出量时间序列的混沌动力学特征,对某矿突出前的瓦斯涌出量实测数据的时间序列进行了相空间重构,采用G-P算法计算了突出前瓦斯涌出量时间序列的饱和嵌入维数和关联维数,采用Wolf方法计算了最大Lyapunov指数。结果表明:突出前瓦斯涌出量时间序列是一混沌序列,具有混沌特性;对于研究的瓦斯涌出量时间序列,当嵌入空间维数m取6～7时,Lyapunov特征指数趋于稳定值0.074,即为最大Lyapunov指数LE1;可以应用混沌理论分析突出前瓦斯涌出量时间序列的非线性特征。为煤与瓦斯突出预测研究提供了一种新思路。     

关联维估计在舰船辐射噪声特征提取中的应用

为有效利用舰船辐射噪声的混沌特性,提取其混沌特征来对目标进行分类识别,采用了一种集相空间重构技术和关联维数拟合估计为一体的系统的特征提取方案,并成功应用于对舰船辐射噪声的特征提取.首先采用平均互信法和虚假最近邻点比例确定混沌时间序列相空间重构两个重要参数,给出了关联维数的计算方法,并提出用最小二乘曲线拟合,准确估计出关联维数结果.通过不同类别一定样本数量的实测数据计算它们的关联维特征参数,仿真结果表明该方法提取的特征参量具有很好的可分性,为下一步对舰船目标的分类识别打下基础.     

3．39μm He－Ne激光器的混沌运转及其吸引子关联维数的实验研究

对横向效应引起的Ｈｅ－Ｎｅ激光器的失稳过程及混沌运转进行了研究。由单变量时间序列而重构相空间，得到动力学系统混沌吸引子的关联维数。     

低维动力系统混沌指标研究

混沌(Chaos)是确定系统中的一种随机行为,主要讨论低维动力系统混沌识别算法.在二维系统中,庞加莱截面方法直观地反映了轨道的有序和混沌特征.三维体系中,快速Lyapunov指标有效地揭示了相临近轨道的动力学性质变化,且该指标可以广泛应用于更高维动力系统.     

电流模式Buck-Boost电路从有序到混沌的分形研究

吸引子的分形维数是描述非线性系统的一个重要参数.从电流模式Buck-Boost电路由有序到混沌的仿真研究出发,获取电路相空间中的状态向量数据,基于关联维数的G-P算法,应用MATLAB软件研究了电路在不同工作模式下的电路吸引子的关联维数,找出了电路演化过程中吸引子的几何特性变化规律.从分形理论的角度进一步认识了电流模式Buck-Boost电路的非线性动力学特征.     

近似时滞超混沌系统的动力学特性分析

.为揭示近似时滞超混沌系统的复杂动力学特性,计算了该系统产生的超混沌吸引子的混沌特征量,包括Lyapunov指数、关联维数、Kolmogorov墒、频谱和Poincare截面,并将之与经典的Lorenz吸引子进行了比较.从数值实验方面证明近似时滞超混沌吸引子比经典的Lorenz吸引子具有复杂的动力学特性.     

基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究

神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,存在则通过G-P算法计算出混沌吸引子的关联维数,进而获得相空间的嵌入维数作为神经网络的神经元个数.通过上述方法对铝现有价格进行建模,验证该方法对时间序列的短期预测有较好的精度,在此基础上,对未来一段时间铝价格进行预测.     

混沌吸引子分维数的极限分辨率自归算法

根据混沌吸引子的数值特性与数据采集器的分辩率有限的特性,提出的快速算法,实现了在AT系列微型计算机上以实时或近乎实时的计算速度,从实验数据中,计算出混沌吸引子的分维数。     

语言认知EEG非线性时间序列分析

利用非线性时间序列分析方法,以汉语语言认知为例,探讨语言认知系统的动力学特性.通过计算F3,F4,P3,P4,Fz,Cz,Oz这些电极记录的脑电图(EEG)时间序列的关联维和Lyapunov指数,表明大脑语言认知系统属于高维的混沌动力学系统,只需有限的几个变量就可描述和表征这种整体的、宏观的特性.     

基于径向基函数网络的混沌时间序列分析

给出了基于径向基函数网络的混沌时间序列预测的方法。利用非线性自回归移动平均（ＮＡＲＭＡＸ）模型对非线性时间序列进行辨识并给出基于动态径向基函数（ＲＢＦ）网络的辨识算法。将这一方法应用到Ｈｅｎｏｎ映射的混沌时间序列的嵌入维估计及我国股票市场的混沌现象的实证研究,得到理想的结果。文章最后指出了进一步的研究方向。     

混沌时间序列的多重分形维数谱

仅用一个分形维数来刻画混沌时间序列是不够的，必须用多重分形维数谱来描述混沌时间序列在不同层次的奇异测度，不同文献对沪指和深指的分形维数的计算结果相差甚大，其深层次的原因是混沌时间序列的多重分形维数谱的存在。本文对混沌时间序列多重分形维数的信息谱、奇异谱、动熵谱等问题进行探索，并简介其应用。     

混沌投资时间序列的分形维数谱的异变

混沌投资时间序列的分形维数谱的异变有广泛的应用．在文[1]的基础上，该文探讨混沌投资时间序列的分形维数谱的静态异变和动态异变，获得五个有用的定理．     

基于最大Lyapunov指数的公路沉降预测

根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点,对公路路基沉降量相关时间序列进行了分析和研究.在相空间重构的基础上,利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数;应用小数据量法计算公路沉降量相关时间序列的最大Lyapunov指数,并进行混沌特性分析,结果显示累积沉降量符合混沌特性.最后对短期沉降量进行了预测.     

基于相空间重构的Internet业务流量非线性动力学分析

基于相空间重构的概念,即通过测量函数获得的L维时间序列来研究动力系统的动力学行为的方法,研究了TCP-Reno在RED和DropTail机制下的拥塞窗口变化特性,以及TCP和UDP共享链路时的流量特性.利用相空间重构将单一标量时间序列重构为高维相空间,从而进一步研究了高维相空间的混沌等特性.分析结果表明:在一定的实验条件下,拥塞窗口变化值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,高维相空间具有混沌特性且其Hurst参数接近于1,此时的空间同时具有严格的二阶自相似性;流量值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,该空间亦具有混沌特性.     

基于混沌时间序列的水电机组状态短期预测

基于混沌时间序列短期可以预测的特点,构建水电机组状态短期预测。用采样周期确定相空间时延τ,G-P算法确定关联维数从而确定相空间的嵌入维数m,小数据量法证明水电机组振动状态的混沌特性。在重构相空间中,运用加权一阶局域法构建水电机组状态短期预测模型。结果表明:混沌特性指数λ=0.2605的水电机组振动状态具有混沌特性,可以在最佳嵌入维数m=4的情况下进行预测,实例结果表明采用混沌理论进行水电机组状态短期预测是可行的。     

时滞三角型混沌系统的滑模自适应同步控制方法

为解决一类时滞三角型混沌系统的同步控制问题, 设计了时滞三角型混沌系统, 并通过分岔图、 Poincare映射、 功率谱分析和最大Lyapunov指数计算分析了混沌动力学特性。并在此基础上, 提出了时滞三角型不确定混沌系统的滑模自适应同步控制方法, 利用滑模控制和自适应控制相结合的方法提出了单维同步控制器的设计。数字仿真表明, 时滞三角型混沌系统的滑模自适应同步控制是有效的。