短角幽天牛成虫林间种群数量的混沌特性

根据混沌理论,分别采用功率谱分析法、关联维数和嵌入维数、最大Lyapunov指数和主分量分析法识别短角幽天牛成虫林间种群数量序列的混沌特性,将短角幽天牛成虫林间种群数量的一维时间序列拓展到多维相空间中去,得出主要的混沌特性指标.研究表明:不同的混沌判定方法结果均显示短角幽天牛林间种群数量序列具有混沌特征,属于混沌时间序列;在拓展的多维相空间中存在吸引子,并具有分维结构,当延迟时间 T=2、嵌入维数m=12时,对应的相空间中关联维数D=3.260 9,最大Lyapunov指数λ1=0.288 6.因此,短角幽天牛成虫林间种群数量一维时间序列存在混沌特性,可以用重构相空间方法对其进行预测.     

具有混沌特性的风电功率预测研究

风能作为一种可再生的清洁能源,逐渐成为人类社会可持续发展的首选能源,风速的不确定性和随机性,使得风力发电具有不可调度性,因此准确的分析风电特性和预测风电功率对电力系统的发展至关重要.本文首先基于混沌理论对风电功率数据进行相空间重构,使用自相关法及CAO方法分别确定合适的时间延迟和恰当的嵌入维数,从而达到提高相空间重构质量及其预测精度的研究目的;其次依据指数判断重构的相空间是否具有混沌特性,若具有混沌特性,则建立混沌局域预测模型,对风电序列作混沌特性分析,最后对风电数据运用加权一阶局域预测模型进行短期预测.     

矿山爆破地震波混沌特征

为研究矿山爆破地震波传播过程中的混沌特性,运用相空间重构理论对距爆源不同距离处爆破地震波进行相空间重构,计算延迟时间和关联维数.研究结果表明:随着传播距离的增加,爆破地震波时间序列的关联维数呈线性递减并趋于稳定饱和值;关联维数越大,混沌特征越明显,爆破地震波时间序列的混沌性是其本质特征.     

非线性时间序列的相空间重构参数估计的新算法

针对混沌理论中非线性时间序列相空间重构的理论和方法,提出一种估计嵌入维数和延迟时间的新算法,采用矢量空间平均位移法确定延迟时间;基于混沌吸引子上邻近点之间距离随着时间增加最终趋于饱和的特性,估算非线性时间序列相空间重构的嵌入维数. 实例表明,该算法可以有效估计非线性时间序列的相空间重构参数.     

基于联合熵的多变量混沌时间序列相空间重构

提出了一种多变量混沌时间序列的联合熵扩维法(JEED),为多变量时间序列的预测构造了有效的模型输入向量.首先使用互信息法求混沌系统各观测变量的延迟时间;然后使用联合熵确定各分量的嵌入维数,并按最大熵选择重构分量,不断扩张相空间维数,最终使得重构向量空间包含系统的最大信息量.仿真实验表明因为JEED确定的相空间能提供丰富的信息,在其上进行的神经网络预测取得了比单变量预测方法更好的预测效果.     

符号化时间序列分析

对于符号化时间分析方法,给出了已知的国外应用状况和文献出处.对如何将时间序列转化为符号序列,即信号符号化问题,通过最简单的二进制划分及其配套图形作了简要说明.给出了二进制划分下符号树结构及其Shannon熵计算方法,讨论了时延τ、符号集大小Ns和树层数(符号序列长度)对Shannon熵等统计量的影响.叙述了符号序列编码方法和符号序列直方图的作用;提交了进行符号时间序列分析的计算机流程图.图5,参23.     

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.     

空中目标信号相空间重构方法研究

为提取空中目标辐射噪声非线性和混沌特征,需要对目标信号作非线性时间序列分析,其第一步则是相空间的重构,基于Takens定理进行相空间重构前必须先确定重构相空间的时滞和嵌入维数两个重要参数。分别采用互信息方法确定重构最佳时延和关联积分法确定重构嵌入维数。分别以经典混沌信号和实测目标噪声数据为研究对象进行计算仿真,结果证明了该方法选择地参数进行相空间重构的有效性与准确性,重构的相空间能很好反应原混沌系统的特性,为下一步分析提取目标非线性特征奠定了良好的基础。     

福州市区降雨序列多时间尺度的混沌特征

利用多时间尺度(Δt=1,2,3,6月)对福州市区近60 a来降雨序列进行混沌分析,以相空间重构、相空间嵌入维数m、饱和关联维数D2、饱和关联维数D2与相空间嵌入维数m的比值和最大Lyapunov指数λ等参数揭示了福州市区降雨序列的混沌特征.结果表明:各种时间尺度的相空间重构m都为8、饱和关联维数D2分别为3.19,3.24,3.15和3.13,D2/m分别为0.400,0.405,0.394和0.391,最大Lyapunov数λ分别为0.33,0.50,0.34和0.25,体现了各种时间尺度下福州市降雨量存在着混沌现象;通过对比分析,得出以Δt=6时的时间尺度分析降雨序列的混沌特征较好.     

南水北调西线工程调水区径流序列特性分析

应用重构相空间技术和混沌理论对月径流时间序列的特性进行了分析.以南水北调西线工程调水区主要河流附近的甘孜、朱巴等4个水文站月径流时间序列为对象,研究了嵌入相空间维数和关联维数之间的变化关系,得到了饱和关联维数和最小嵌入维数,结果表明:当最小嵌入维数超过6时,关联维数逐渐趋于稳定,即达到饱和,得到饱和关联维数在1.1～1.5之间,说明这些月径流序列可能具有混沌特性,这一研究结果为利用混沌理论来建立径流的预测模型提供了较为科学的依据.     

金沙江流域月径流时间序列的混沌分析

在介绍重构相空间技术的主要定量指标(关联维数D2和柯尔莫奇诺夫熵)的基础上,以长江上游金沙江流域小黄瓜园站和蔡家村站的月径流时间序列为例详细说明了求取时间序列中的混沌特征数的方法;并且采用主分量分析(PCA分布)方法进一步验证了两个站的径流序列具有混沌特性.得到金沙江流域径流序列的预测年限不应超过7～9个月,为金沙江流域径流预测提供了科学的依据.     

股市时间序列的非线性分析

利用自相关函数对恒生指数日收盘价时间序列中的自相似性进行了初步的实证和理论分析.在此基础上,运用Husrt指数,进行了R/S(Re-scale Range Analysis)分析,以侦测收盘价的长程相关性.最后,对恒生指数日收盘价时间序列进行相空间重构,对其关联维数以及Kolmogorov熵进行了计算.研究结果表明,恒生指数日收盘价变化具有混沌等非线性性质.这一结论对股票市场理论建模、短时预测和管控策略的制定具有重要的意义.     

风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.     

微熵率算法分析及实证研究

利用微熵率法进行相空间重构,并以Henon map混沌特性的理论结果为依据,分别选取两组初值以验证Henon序列混沌特征的稳定性,实证研究微熵率算法的各个环节.实验结果表明:利用微熵率法重构相空间能够有效地捕捉混沌序列的特性.     

多变量时间序列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想 ,提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法 .对每一分量的时间序列 ,分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔 ,最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广 .给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式 ,并证明了广义关联维数与所用范数无关 .计算了Lorenz系统按前 2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数 .计算结果表明 ,用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效     

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.     

碰摩转子系统分叉与混沌行为的识别

研究了Jeffcott转子发生动静件碰摩时的非线性振动特性.根据数值计算的结果,利用时间序列的相空间重构方法,通过相空间的吸引子的形态来刻画碰摩转子系统的分叉、拟周期和混沌行为,利用分形维数对分叉、拟周期和混沌信号进行定性的分析.这对定性和定量的判定系统的分叉、拟周期和混沌行为是一个非常有意义.     

相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择

提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法，它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟，有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差，并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数．该算法具有较充分的理论依据，其计算复杂度不大，对数据长度的依赖性不强．仿真实验结果表明，用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4．4％降低到1．06％，有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度．     

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。     

基于三阶累积量的自适应多变量相空间重构

利用三阶累积量反映多变量序列的高阶非线性相关性,建立了一种具有良好抗噪性的多变量相空间重构方法.将三阶累积量引入到序列局部本征维数(LID)的计算中,对不同相空间点构造新的三阶累积量相关矩阵;同时建立累积量切片评价函数,通过比较得到了对噪声及嵌入维数等重构参数变化鲁棒性强的累积量切片,然后确定序列的嵌入维数、嵌入延迟,重构多元变量相空间.仿真结果表明,建立的新方法对带噪声混沌序列具有较好的鲁棒性,多元变量奇异吸引子轨迹在重构相空间中得到了良好扩展.