上证指数的混沌特性分析

通过计算得到上证指数的最大李雅普诺夫（Ｌｙａｐｕｎｏｖ）指数为正值,表明上证指数具有混沌特性．通过上证指数的相关积分关于相空间维数的数值计算发现,当相空间维数大于１０以后,相关积分趋于平稳,从而确定上证指数的嵌入维数约为１１,这时对应的相关积分可以看作为它的分数维,约等于１．１．     

自组织临界性的相空间重构

作者通过采用相空间重构法对具有自组织临界性的BTW沙堆模型进行了分析，根据仿真得到的沙崩关联长度这个一维时间序列，用时延技术进行吸引子重构，得到了重构相空间的嵌入维数和关联维数，说明关联维数越低，系统的层次越高，趋势越明显．用相空间重构法可以用来分析其他具有自组织临界性的系统，在进行短期预测上有一定的意义．     

铜锌铝合金"类流态"振荡时间序列的相空间重构

摘为了揭示固体“类流态”的非线性振荡机理，利用普通的光学显微镜、原子力显微镜（AFM）对Cu—Zn-Al合金表面金相组织进行了观察和研究．用计算机编程技术构建了系统的非线性动力模型，重构了系统的相空间．结果表明，系统存在混沌吸引子，最小嵌入维数为5；控制误差在5％以内，非线性模型可以由原始数据的1000个点预测100个点，超过100点时误差变大，说明了短期的非线性预报的可行性；R／S方法对时间序列演化特征进行分析，得到拟合线近似为直线，且斜率为0．86，表明“类流态”序列具有明显的Hurst效应，H〉1／2，是分式布朗运动，运动具有较强的持续性．     

复杂空间参数曲线加工的插补算法

以一阶泰勒展开式插补算法和平面参数曲线插补算法为基础，提出引入误差补偿值的复杂空间参数曲线插补算法（IAIECCS）．该算法是在粗确定插补点参数后，引入误差补偿值，通过求解矩阵方程提高插补点的计算精度．根据IAIECCS算法与一、二阶泰勒展开式算法在对插补点参数值计算时产生误差的原因，给出3种算法的插补点参数值误差表达式．Nurbs曲线仿真实例表明该算法所计算的插补点参数值误差小，实时性好．     

圆柱绕流N一S方程数值解的非线性特性分析

数值模拟并分析了二维圆柱绕流向混沌转捩的情形．通过时间延迟技术和维数嵌入方法对速度时间序列重构相空间，并利用蛎线性动力系统理论方法（诸如相空分析、频谱分析、Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射），以及通过对混沌计量（如关联维数、Ｋｏｌｍｏｇｒｏｖ熵、Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数等）的计算，对不同雷诺数的Ｎ－Ｓ方程解的特征作了分辨．结果表明，在一定的雷诺数范围内解的是周期或周期的，并且有一个复杂的公叉途径向混沌转捩．     

激光雷达探潜信号的混沌特性初探

对激光探潜信号进行了相空间重构，给出了其相空间轨迹，通过与已知的几种信号进行比较，发现探潜信号与混沌信号的相轨迹有部分相似之处。在此基础上计算出探潜信号的在Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数为正数，由此可初步判定探潜信号具有混沌特征。     

激光雷达探潜信号的混沌特性识别

对激光探潜信号进行了相空间重构，给出了其相空间轨迹，通过与已知的几种信号进行了比较，发现探潜信号与混沌信号的相轨迹有部分相似之处，在此基础上计算出探潜信号的最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数为正数，由此可初步判定探潜信号具有混沌特性。     

基于Lyapunov指数的预报方法及在气象预报中的应用

介绍了混沌时间序列的Lyapunov指数预报分析方法，并应用混沌方法对气象预测时间序列进行处理，把其混沌特性应用于气象预报中。根据气象时间观测数据计算了重构相空间嵌入维数D2和Lyapunov指数。结合实际例子对Lyapunov指数预测方法进行了验证。     

基于Delaunay三角剖分的最大Lyapunov指数算法研究

针对时间序列最大Lyapunov指数计算速度慢的缺陷,研究了小数据量算法,提出了基于Delaunay三角剖分的最大Lyapunov指数的计算方法.利用Delaunay三角剖分方法解决了邻点搜索速度慢的问题.详细地介绍了算法步骤,分析了算法的运算量,并应用于几种离散映射.仿真试验表明:该方法较稳定、可靠,同时对相空间重构中的嵌入维数不敏感.     

云南东川市人均粮食的时序分形特征

应用1964～1995年东川市人均粮食资料，重构其嵌入相空间序列，探讨了其时序的分形特征，并计算了其平均可预报年限．结果表明，东川市人均粮食的时序分布具有分形特征，且该时序是一混沌序列，其饱和关联维数约为3．1631，系统的有效自由度数为8个，平均可预报尺度不超过27～28年．研究结果为人均粮食的时序预测预报模型提供了依据．     

长期预报的相空间模回归法

考虑到因确定性系统的外在随机因素和内在随机性所造成的长期预报的不准确性,我们将有关的浑沌理论和数理统计理论结合起来,提出了d维相空间模回归预报法。经调试后,该模式的距平符号报准率一般不低于66％,而相对误差一般不大于10％。     

非理性交易行为、股价波动与中国股市

在中国证券市场中,投资者并不是现代金融学理论所假定的交易"理性人",而是具有明显的"过度自信"、"羊群效应"、"处置效应"、"政策依赖"等非理性特征的非理性交易者.由于非理性交易者具有强化效应和风险分散效应的双重效应,在一定市场条件下,当非理性交易者对股票收益的预测偏差在一定范围内时,非理性交易者的增加可能引起股票溢价,也可能导致股票折价,而当其预测偏差超出一定范围后,非理性交易者的增加才会大大推动股价的波动.     

组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用

根据某港的集装箱吞吐量的历史数据,分别利用时间序列的三次指数平滑法、改进的GM(1,1)残差模型以及组合预测方法对某港的集装箱吞吐量进行了探讨,并对未来几年某港集装箱吞吐量进行了预测.结果证明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差分别为4.5208,0.0343,49.5161,都小于单独用三次指数平滑法或改进的GM(1,1)残差模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差,达到最优的精度等级.     

广义相加模型在乌江夏季径流预报中的应用

基于前期冬季海温指数,构建具有4个非线性指数和9个线性指数的广义相加模型(GAM),对乌江流域洪家渡夏季径流进行了模拟与预测,利用5种评估指标,包括最小信息准则(AIC)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、概率空间线性误差(LEPS)和线性相关(r),评估GAM和广义线性模型(GLM)模拟效果。结果表明:在AIC、RMSE和LEPS评估指标上,GAM的模拟效果与实测值相比均小于GLM,在线性相关系数上显著大于GLM。因此,GAM的模拟效果明显优于GLM。利用留一法交叉验证对洪家渡夏季径流分别进行了GAM和GLM预测,结果表明,GAM与实测数据的相关系数提高到0.41,相对误差小于30%的预测值达到60%以上,特别是在洪家渡典型洪水年中,GAM的预测误差仅在10%左右,在典型干旱年中,GAM的预测误差小于10%,GAM的预测结果比GLM明显改善。因此,考虑了径流量与预报因子的非线性关系,在径流预报中使用GAM进行建模,能够有效改善线性回归模型的模拟效果和预测精度。     

单一多径环境下GPS载波跟踪误差建模与分析

为研究伪码多径误差对载波多径误差的影响,文中分析了采用非相干早码减晚码功率型伪码跟踪环时Costas载波跟踪环的载波多径误差,并建立了单一多径下的载波多径误差模型. 所建立的模型表明伪码多径误差对载波多径误差的影响可以表示为多径参数和相关间距对载波多径误差的影响. 理论和仿真分析结果表明,单一多径下载波平均跟踪误差为0,且当相关间距小于一个码片时,载波跟踪误差最大值小于π/2;多径参数对载波跟踪误差的影响较大,而相关间距对载波跟踪误差的影响较小.      

基于溶解度实验的硫沉积模型及应用研究

四川东北部相继发现了普光、罗家寨等一大批高含硫气藏。高含硫气藏在气体开采过程中,随着地层压力不断下降,元素硫达到临界饱和态后将从气相中析出,并在储层孔隙及喉道中沉积,从而导致地层孔隙度和渗透率降低,严重时造成气井停产。根据硫在天然气中的溶解机理以及物质平衡原理建立了高含硫气藏硫沉积预测模型,以罗家寨气田罗7井为例,预测了不同压力范围下的含硫饱和度以及硫沉积对气井产量的影响。研究结果表明,当地层压力下降到40MPa时,气井产量下降了82.5％,地层压力下降到37MPa时,气井将停产。     

An approach to improving the dynamical extended—range（monthly） prediction

Focusing on common and significant forecast errors-the zonal mean errors in the numerical prediction model,this report proposes an approach to improving the dynamical extended-range(monthly) prediction.Firstly,the monthly pentad-mean nonlinear dynamical regional predic-tion model of the zonal-mean haight based on a large number of historical data is constituted by employing the reconstruc-tion phase space theory and the spatio-temporal series pre-dictive method.The zonal height thus produced is trans-formed to its counterpart in the numerical model and fur-ther used to revise the numerical model prediction during the integration process.In this way,the two different kinds of prediction are combined.The forecasting experimenal results show that the above hybrid approach not only re-duces the systematical reeor of the numerical model,but also improves the forecast of the non-axisymmetric components due to the wave-flow interaction.     

网架结构变形的灰色预测

对网架结构特征点进行等时刻观测,利用灰色理论建立网架结构变形的预测模型,对网架结构的变形发展趋势进行预测分析,将预测结果与实际观测结果进行比对,确定灰色理论预测模型适用于网架结构的变形观测。在预测的精度分析中,采用残差检验的方法,通过对预测变形数据的绝对误差和相对误差进行系统分析,认为灰色理论的预测模型对网架结构的变形发展趋势具有较可靠的预见作用。     

九江年降水时间序列的混沌特性

针对近百年来九江年降水时间序列资料，应用分形理论，探讨了不同嵌入相空间下时间序列关联维的变化规律。计算得到了其饱和关联维数ｄ＝５．０８，最低嵌入维ｍ＝９以及Ｋｏｌｏｍｏｇｏｒｏｖ熵ｋ＝０．４５２。结果表明，九江年降水时间序列是一混沌序列。从而，为进一步建立年降水预测预报模型奠定了基础。     

基于小波神经网络理论的边坡位移预测

研究边坡位移混沌时间序列的预测,利用混沌系统的相空间重构理论,提出基于小波神经网络的边坡位移预测方法.通过计算表明,该方法与其它方法相比可避免误差曲面局部最小,网络节点少,参数确定较为容易,学习效率高,收敛速度快,自适应性强,精度高等优点,为边坡位移预测提供了一种可行的、新的探索途经.