滑动窗口MF-DFA方法在大坝变形监测中的运用

为了探索大坝变形与时间序列的相关性,通过引入滑动窗口技术对多重分形消除趋势波动法MF-DFA进行改进,与传统的MF-DFA计算结果进行比较分析.实例结果表明多重分形更能刻画大坝变形过程,滑动窗口MF-DFA法比传统MF-DFA法的精度更高,定标指数H(q)值更快趋于较稳定的值,同时从整体上描述变形数据序列的相关性,为后续预测提供依据.     

中国债券市场多重分形特征及其成因问题分析

以中国交易所债券市场为例,运用多重分形消除趋势波动分析法(MF-DFA)和多分形谱分析方法对债券市场的多重分形特征与成因问题进行分析。研究结果表明,中国债券市场的国债指数和企债指数的收益率序列存在多重分形特征;指数收益率序列的多分形特征由序列的长期相关性和肥尾分布两个因素共同决定,这其中肥尾分布所造成的影响更为重要。     

沪深300股指期现货市场间相依度测度实证研究

考虑金融市场间非线性、非正态性假设下的交叉相关性特征,基于复杂性理论视角,引入更符合金融市场实际的交叉相关性统计量检验、去趋势交叉相关性分析(DCCA)及多重分形去趋势交叉相关性分析(MF-DCCA)等方法对沪深300股指期现货市场间的相依度测度进行定量研究.研究结果表明:我国沪深300股指期现货市场不但自身具有长记忆性及多重分形特征,且两市场间也存在着显著的交叉相关性和交叉多重分形特征.上述研究结果将为深入研究多市场间非线性依赖关系和复杂特性机理提供有益参考.     

港口罢工影响下近地面O_3与NO_x浓度变化的多重分形研究

以香港港口2013年3月28日发生的工人罢工事件为契机,利用多重分形理论方法对罢工前和罢工中港口近地面O_3、NO_x随时间演变的多重分形特征进行分析.首先,运用多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA)分析O_3、NO_x自身的多重分形特征,结果表明,港口罢工前和罢工中,O_3、NO_x浓度演化过程表现出非线性、复杂性的多重分形特征,并且污染物的多重分形特征在罢工中更强.接下来,使用多重分形消除趋势交叉波动分析方法(MF-DCCA),对O_3、NO_x相关性的多重分形特征进行分析,结果表明,二者的交叉相关性存在具有长期记忆性的多重分形特征.最后,对污染物原始序列进行随机重排处理和相位随机处理,对导致污染物多重分形特征的动力来源进行分析,结果表明,港口罢工前后长程相关性在污染物的演化中占有主导控制地位,厚尾分布效应在罢工中较明显,而且由于污染物多重分形特征的长程相关性的动力来源机制,二次污染物O_3的浓度在罢工中下降的趋势并不明显,并在一定时间尺度上存在高浓度的风险.研究结果可为分析港口罢工事件对港口城市大气污染的影响及大气污染物的演化机制提供参考.     

金融危机影响下波罗的海原油运价指数与中美石油股指的多重分形研究

为分析金融危机对原油运价指数与石油股指之间互相关性造成的影响,以波罗的海原油运价指数与中美石油代表股指为研究对象,运用多重分形去趋势互相关分析法(MF-DCCA)探讨金融危机爆发前后波罗的海原油运价指数与中美石油股指之间互相关性的差异.实证结果表明:波罗的海原油运价指数和中美石油股指之间不仅存在多重分形,而且还表现出明显的时段性特征,即金融危机后期多重分形特征较金融危机前期更强;波罗的海原油运价指数与中国石油股指之间的小幅波动较与美国石油股指之间的小幅波动具有更强的正持续性,大幅波动具有更弱的反持续性;波罗的海原油运价指数与美国石油股指之间的多重分形强度在金融危机前后均较与中国石油股指之间的多重分形强度更强.对原油运价指数与中美石油股指之间互相关性的差异分析,可为我国石油市场的管理者和投资者在市场风险投资方面提供决策参考.     

长洲水利枢纽混凝土重力坝坝顶垂直位移变量分离研究

坝顶垂直位移是反映混凝土重力坝变形的重要指标,通过对长洲水利枢纽混凝土重力坝坝顶垂直位移观测数据整编与分析,建立逐步回归分析模型,分析大坝坝顶垂直位移变化规律,结果表明,温度分量是影响坝顶垂直位移的主要因素,水压分量和时效分量是影响坝顶垂直位移的次要因素。希望可以为行业内混凝土重力坝坝顶垂直位移分析提供参考。     

基于分形插值的多重分形降趋波动分析法及其有效性检验

利用分形插值拟合替代多重分形降趋波动分析法(MFDFA)中的多项式拟合,给出基于分形插值的多重分形降趋波动分析法(FI-MFDFA),并以经典的二项式多重分形序列(BMS)为例,检验该方法的有效性.结果表明,FI-MFDFA方法能有效识别序列多重分布奇异性的程度,随着BMS模型参数的减小,序列多重分形特征越明显;通过与...     

基于多重分形的贵金属市场风险研究

近些年来,由于金融危机、欧债危机的出现和通货膨胀的加重,具有避险保值功能的贵金属成为了更多投资者的投资对象.然而贵金属市场的价格波动是一个具有非线性特征的变化过程,分形理论为这种复杂的市场行为提供了一种新型的定量分析方法.本文对多重分形去趋势波动分析法(MF－DFA)和重叠平滑窗MF－DFA方法进行改进,提出了二分重叠平滑窗MF－DFA方法(Bi－OSW－MF－DFA)并且证明了此方法具有更强的稳健性和更高的效率,再运用改进的模型结合标度指数和多重分形谱对黄金和白银市场的多重分形特征和风险性进行研究.证实了贵金属市场的多重分形结构由长程相关性和厚尾概率分布两个因素共同决定,其中序列的波动性是造成贵金属市场具有多重分形特性的主要因素;并且发现了白银市场的多重分形强度较大,其风险高于黄金市场.     

基于MF-DFA的股市多重分形结构研究

分形理论是现代非线性科学中的重要分支之一,它的发展为经济学研究提供了一种全新的工具.本文依据分形理论,选择了股票市场每日收益数据,用MF-DFA(多重分形去趋势波动分析法)研究了其分形特征.发现股票市场存在明显的多重分形特征,也发现了发达国家成熟的股票市场与发展中国家不太成熟的股票市场之间的显著差异.     

多重分形去趋势波动分析的振动信号故障诊断

针对基于配分函数的多重分形分析不利于局部标度特性突显的问题,把多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)方法引入到振动诊断领域,提出对振动信号进行多重分形谱参数(|B|,α0,Δα和Δf)故障特征分析,并将α0用于故障诊断.首先分析了振动信号的多重分形特性;然后提取振动信号的4种多重分形谱参数特征,并进行了比较;最后用支持向量机算法实现振动故障诊断.研究表明:去除趋势后,振动信号的波动呈现显著多重分形特征,正常状态振动信号的α0明显大于故障状态,而振动信号的|B|,Δα和Δf特征变化规律则不明显;α0作为故障特征量,能有效地区分正常状态与故障状态,有效实现了振动故障诊断.     

基于时序分解和SSA-LSTM-Attention模型的尾矿坝位移预测

针对尾矿坝位移变形的动态特性和传统预测模型在进行尾矿坝位移预测中的不足,提出了一种基于时序分解和麻雀搜索算法-长短时记忆-注意力机制(sparrow search algorithm-long short-term memory-attention mechanism, SSA-LSTM-Attention)模型的尾矿坝位移预测方法。首先,通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解算法(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)将尾矿坝位移监测数据进行分解为趋势项和波动项;其次,一方面采用高斯拟合方法对趋势项进行拟合预测,另一方面通过灰色关联度进行波动项相关影响因子筛选,并将注意力机制与LSTM相结合,建立了基于注意力机制及LSTM的波动项位移预测模型,同时利用SSA对该模型的超参数寻优;最后,将趋势项与波动项叠加得到总的位移预测值。以攀西地区尾矿库为例对模型性能进行了验证,并与反向传播(back propagation, BP)、LSTM、LSTM-Atte...     

A new measure to characterize multifractality of sleep electroencephalogram

Traditional methods for nonlinear dy-namic analysis,such as correlation dimension,Lyapunov exponent,approximate entropy,detrended fluctuation analysis,using a single parameter,cannot fully describe the extremely sophisticated behavior of electroencephalogram (EEG). The multifractal for-malism reveals more “hidden” information of EEG by using singularity spectrum to characterize its nonlin-ear dynamics. In this paper,the zero-crossing time intervals of sleep EEG were studied using multifractal analysis. A new multifractal measure Δasα was pro-posed to describe the asymmetry of singularity spec-trum,and compared with the singularity strength range Δα that was normally used as a degree indi-cator of multifractality. One-way analysis of variance and multiple comparison tests showed that the new measure we proposed gave better discrimination of sleep stages,especially in the discrimination be-tween sleep and awake,and between sleep stages 3 and 4.     

股票收益率序列的多重分形特征分析

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究中石油和中石化两个上市公司股票收益率的多重分形特征,并结合多重分形谱方法,比较两股票收益率序列的多重分形性的强弱及风险大小.结果表明,两个公司的股票收益率序列均具有明显的多重分形特征,且中石化收益率序列的多重分形性更强,波动复杂程度更高.总体相比,买入中石化股票获利的空间更大,但风险也较买入中石油的更高.     

布尔网络动态行为研究

布尔网络动态特性的研究已经成为国内外基因调控网络研究的重要课题.介绍了布尔网络动态行为的相关概念和最新进展,并采用计算机模拟布尔网络的动态演化过程,用消除趋势波动分析（DFA）方法分析了布尔网络的长程相关性动态特性.结果发现：绝大多数布尔网络呈现1/f波动;长程相关性值α与网络的连通度k有关,并随着灵敏度数值S的增加而减小.     

农产品期货市场的分形统计分析

以芝加哥期货交易所的玉米、小麦、大豆和黄豆油4种农产品期货价格的收益率序列为研究对象，运用交互相关统计量、MF-DCCA和连通性频率分析等方法，实证研究美国农产品期货市场价格波动的交互相关关系以及市场风险大小。结果表明：美国农产品期货市场的价格收益序列具有交互相关性，且这种交互相关性存在不同多重分形特征，造成多重分形性的原因是长程相关性和胖尾分布;不同期货品种的投资组合隐含的风险不同，其中玉米/大豆的风险最大，而小麦/黄豆油的风险最小;农产品期货市场连通性较弱，大豆对系统的贡献程度最大，玉米其次。     

大坝位移BP网络模型影响因子的优选

大坝位移影响因子中最优影响因子的选择,将直接影响到大坝的变形预报,将不同相关系数法引入到大坝位移重要影响因子的选择中,进行对比分析,基于BP神经网络进行预报与分析,得到大坝位移影响因子的优选法。     

酒鬼酒股票收益率序列的多重分形特征

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究湘西酒鬼酒上市公司股票收益率的多重分形特征可知,股票收益率序列在不同尺度上均具有多重分形特征,验证了分形市场的假说.进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对不同时间尺度上多重分形特征的动力原因进行分析可知,在小时间尺度上长期持续性占主导作用,而大时间尺度上尖峰胖尾与长期持续性共同作用导致多重分形特征的产生.     

Ising动力系统模拟收益率的多重分形分析

应用Ising模型和平均场理论构造符合股市收益率的动力系统,借助于计算机软件Mat-lab,利用蒙特卡洛模拟方法,通过调整参数模拟得出动力系统的收益率序列.分析发现:Ising动力系统构造的收益率同证券市场股票指数波动率一样具有厚尾等统计特征.对模拟收益率原序列和混洗后的序列进行多重分形分析,得出了模拟收益率序列存在分布多重分形和相关性多重分形的结论.