外噪声对V型阵发李指数标度律的影响

讨论了外噪声对V型阵发李指数标度律的影响,找出了无噪声时V型阵发李指数的标度律。当外噪声强度σ增加到一定值时,李指数明显偏离标度律。     

阵发混沌导致反常标度

研究了Gledzer-ohkitani-Yamada（或GOY）模型的阵发湍流．通过相平面分析方法研究了惯性区各壳相空间的轨道，发现阵发轨道部分的随机性导致不稳定准周期轨道的随机转动、反转和锁定现象．计算了阵发轨道扩展自相似标度律，指出阵发性能量传递方式是导致反常标度的原因．     

壳模型湍流的分岔行为

研究了Gledzer-Ohkitani—Yamada模型f0-δ参数空间中的动力学行为．我们根据阵发时间间隔长度平均值的临界标度指数、稳定与不稳定周期轨道对以及2种轨道对应的李雅普诺夫指数的正负等3个方面论证了该模型阵发混沌的相变机制为鞍结点分岔．此外，计算得到时间间隔长度平均值的标度指数和李雅普诺夫指数的标度指数在临界点附近近似互为倒数．进一步我们给出了f0-δ参数空间的相图，该相图把参数空间划分为周期、准周期和阵发混沌区域．     

基于DFA的我国股票市场标度特性研究

将消除趋势波动分析法(DFA)应用于我国沪深两市不同时间标度收盘指数的对数收益率序列,全面分析了我国股市的标度特性.发现标度指数随着考察时间的长短,即数据个数的不同而不同,但从长期来看,两市波动都存在持久性特征,而且收益率的绝对值序列和平方值序列的持久性更明显;在相同时间范围内,不同时间标度序列的标度指数相差不大,存在标度不变性;小标度时间序列存在多重分形特征.这些结果说明我国股票市场存在复杂的非线性动力学特性.     

上海股票市场的标度特征

在分形理论的基础上,以上海股票市场为例,对1990年~2003年间上证综合指数的标度特征进行了实证研究.首先通过重标极差分析方法及V统计分析方法对上证综指的标度不变性进行了确认.其次,通过多重分形标度分析的方法进一步研究了上证综指时间序列的多重分形标度特征.实证结果表明,上海股票市场显示出不同时间标度上股票收益时间序列的持久性,而且表现出超过一年半时间的平均非周期性循环;另外,多重分形标度分析的方法不但能够确认标度不变性,而且能够说明金融时间序列中概率分布的标度变化,这对描述时间序列的变化规律具有现实意义.     

金融时间序列的多重分形分类

金融时间序列中的多重分形性质经常与标度不规则性和自相似性相联系,经常用多重分形谱方法对金融时间序列进行分类.提出了谱的宽度和峰值的概念,用来区分不同样本的分布特征,用描述统计的方法来得到内在多重分形性的统计描述特征.研究中所用68个证券市场的日交易数据来自纽约股票交易所20 a的交易数据.结果表明,多重分形特征适用于对金融时间序列进行分类.     

金融时间序列的多重分形类型的确定

为了探索股票时间序列的无标度性,利用多重分形消除趋势涨落分析的方法(MF-DFA)来研究沃尔玛股票指数(WMT)日收盘价.结果表明沃尔玛股票指数日收盘价的变化具有多重分形的特性.然后,随机打乱时间序列的次序,用MF-DFA方法分析打乱序列的多重分形性质,得出沃尔玛股票指数的多重分形主要是由概率密度函数产生的,分布多重分形占主导地位.比较原始序列和打乱序列的多重分形性质,得出打乱序列的多重分形性弱于原始序列的多重分形性.     

金融市场价格标度行为的实证研究

应用扩散熵方法分析道琼斯工业平均指数概率分布函数P(x,t)的标度行为,得到反映其内在特性的标度值,同时给出了不同时间尺度t下扩散过程的对数概率分布函数log10(P(x,t)),该分布函数中心符合Lévy分布,两端具有胖尾特征.由于扩散过程的概率分布函数是非Gaussian型,因此应用扩散熵方法分析其标度行为优于其他方法,而采用实数阶矩估计的标度值明显偏离扩散熵所计算的值.     

钙离子体系中显式阵发振荡随机共振

采用介观的化学朗之万方程研究了内噪音对于钙离子阵发振荡行为的影响.模拟结果显示,体系的信噪比值在某一内噪音强度下,即某一细胞体积下达到最大.这一行为与随机共振现象相似,称之为显式阵发振荡随机共振.若采用相关时间度量阵发振荡的相关性,则阵发振荡的相关时间也会在某一细胞体积下达到最大.     

多重分形序列的可见图分析

可见图方法将多重分形时间序列映射为相应的网络,研究并对比了由不同机制产生的多重分形序列的非平凡特征,发现单分形时间序列的简单叠加得到的混合序列有多分形性质,对应的可见图是无尺度网络;而通过模型产生的多分形序列对应的可见图一般不具有无标度性质.为了辨别不同机制生成的多分形时间序列,小波分析和可见图必须联合运用才能识别这两种不同的分形结构,可见图算法作为传统时间序列分析方法的补充在揭示序列产生机制时具有重要的用途.     

基于Landsat数据和农田概率时间序列子序列的退耕监测方法

提出一种利用Landsat数据和时间序列子序列的退耕监测方法.首先利用随机森林方法,对每年的Landsat数据统计值进行分类,得到每个像元属于农田的概率,由每年的农田概率构成年际的农田概率时间序列;然后,对退耕(农田变为非农田)及相关地物类别的农田概率时间序列进行分析,得到代表退耕的时间序列片段,即特征子序列;最后,计...     

基于Logistic回归、Markov过程和改进灰自助法的导弹备件需求预测

 为了提高预测间断性需求导弹备件的精度,提出一种基于Logistic回归、Markov过程和改进灰自助法的组合预测模型。将样本序列划分为解释变量序列和自相关序列,对解释变量采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,把这两方面组合得到提前期非零需求发生概率,再运用改进灰自助法进行需求分布确定,得到最终的提前期需求。改进灰自助法先进行Bootstrap抽样,进行GM(1,1)二次数据拟合,既克服了Bootstrap法在小子样下的重复抽样问题,又克服,Bootstrap法在小子样下仿真结果不可信的问题。实例表明,提出的组合预测方法降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性。     

冬天极端低温回归时间的长程相关性

利用去趋势波动分析法研究了全国176个站点的1960—2005年冬天日最低温度序列的长程相关性和对应的极端低温回归时间序列的长程相关性.结果表明,这176个站点的回归时间序列的长程相关性标度指数在0.42~0.72之间,冬天日最低温度序列的长程相关性标度指数在0.55~0.8之间,而且回归时间序列的长程相关性比冬天日最低温度序列的长程相关性弱,在全国这2种序列的长程相关性的强弱分布大致相同,回归时间序列的长程相关性与冬天日最低温度序列的长程相关性紧密相关.     

北京市地铁7号线地质沉降数据的时间序列分析

本文运用时间序列方法,构建模型对北京市地铁七号线(九龙山站到大郊亭站)建设过程中地质沉降的数据进行分析,并对未来地质沉降的走势进行了预测.文章主要分为以下三个部分:第一部分是本文所用的模型介绍,包括时间序列AR(P)模型、Yule-Walker方程对模型的参数估计、AIC定阶、白噪声检验.第二部分,对原始数据进行分析,并对数据进行伸缩变换,去除趋势项,建立了AR(2)模型.根据所构建的模型,对未来的地质沉降做出预测.第三部分是本文的结论.     

Combination prediction method of chaotic time series

In the present paper, we propose an approach of combination prediction of chaotic time series. The method is based on the adding-weight one-rank local-region method of chaotic time series. The method allows us to define an interval containing a future value with a given probability, which is obtained by studying the prediction error distribution. Its effectiveness is shown with data generated by Logistic map.     

A novel method to identify the scaling region for chaotic time series correlation dimension calculation

To obtain more accurate correlation dimension estimations for chaotic time series, a novel scaling region identification method is developed. First, points that obviously do not belong to the scaling region associated with the whole double logarithm correlation integral curve are removed using the K-means algorithm. Second, a point-slope-error algorithm is developed to recognize a possible scaling region. Third, the K-means algorithm is used again to further remove a small interval of interfering points in the possible scaling region to obtain a more precise scaling region. The correlation dimension of four typical chaotic attractors and five curves generated by the Weierstrass-Mandelbrot fractal function were calculated using the proposed method. These calculated values were very close to the respective theoretical fractal dimensions. Moreover, the effectiveness of our method in identifying the scaling region was compared with existing methods. Results show that our method can distinguish the scaling region objectively, accurately, automatically and quickly, making estimations of the correlation dimension more precise and affording significant improvements in nonlinear analysis.     

时间序列分形特征的判别

研究了判断时间序列是否具有分形特征的几个参数：庞加莱映射,李雅普诺夫指数,关联维数,功率谱及赫斯特指数,分析了它们各自的优缺点。认为：在已知动力学系统时,使用庞加莱映射和李雅普诺夫指数就能准确地判断该时间序列是否分形;在不知道动力学系统时,使用功率谱及赫斯特指数更好些。最后给出了分形在时间序列分析中适用的场合。     

单搭接接头断续胶层中应力分布的数值分析

在分析现有的单搭接接头胶层中有集中间隙的有限元模型的基础上，提出了用平面应力随厚度变化的模型取代平面应变模型思路，对比了连续胶层与胶层中有3个断续间隙时搭接部位上剪切应力分布情况。结果表明：与连续胶层的单搭接接头相比，有3个断续间隙的接头剪切应力分布模型大致相同，应力的峰值增加约10％，断续胶层仍承受了部分工作载荷。     

漏斗形开敞式膜结构的风致振动效应分析

采用谐波叠加法模拟风速时程,将风速时程转换为风荷载时程施于漏斗形膜结构,分析膜结构风振响应,获得结构各区块风致动力放大系数.计算表明：漏斗形敞开式膜结构各节点位移响应较为稳定且具有周期性,速度响应曲线和加速度响应曲线均较稳定;结构表面不同部位的风振响应差别较大,迎风面的风致动力放大系数较高,背风面风致动力放大系数平缓.