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.     

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.     

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。     

混沌时间序列拟随机性的一种解释

为"混沌时间序列具有拟随机性"的论点给出了时间序列方面的案例解释.采用自功率谱密度函数、符号序列直方图及其Shannon熵、重构相空间维数(符号序列长度)等几个时间序列特征,比较随机数据与混沌数据的差异.结果表明,对于自功率谱密度函数和符号序列直方图及其Shannon熵,随机数据与混沌数据之间特征相近.对于重构相空间维数(符号序列长度),随机数据与混沌数据之间特征有差异.故此,论证了混沌时间序列具有拟随机性的性质.     

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.     

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.     

运用计算机代数研究股指混沌吸引子的特征量

运用嵌入理论与相空间重构思想,根据Grassberger和Procaccia提出的算法,借助于计算机代数系统Mathematica,分析了近年沪深两市的股指动态系统的混沌特征,计算了其混沌吸引子的关联维数。所编写的程序模块对计算同类的时间序列的关联积分及关联维数有一定的适用性。     

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。     

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.     

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     

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.     

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.     

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。     

西影井水位的相空间重构及其与地震活动关系

地下水位的动态演变过程对地震活动性分析具有重要意义,西影井水位时间序列受多种因素影响,呈现出高度非线性非平稳的特征.根据混沌理论,采用相空间重构GP算法,分析了西影井水位日均值差分时间序列的混沌动力学特征,结果表明其最小嵌入维数为8,并在此基础上研究了西影井水位日均值差分时间序列饱和关联维的时间变化特征.结果表明,西影井水位日均值差分时间序列饱和关联维随时间的变化与西安及邻区地震活动和中强地震孕育过程密切相关,在1998年1月5日泾阳5. 2级地震前后,西影井水位日均值差分时间序列饱和关联维经历了明显的上升—下降—加速下降—回升的过程.这种分维变化特征可能与地震孕育过程有关,可能反映了地震孕育过程中区域应力场的变化,有助于捕捉未来该地区中强地震发生的前兆信息.     

基于混沌理论的地下水埋深序列分析

松嫩平原是中国重要的商品粮生产基地,水资源贫乏是制约其发展的重要原因。由于其供水源主要是地下水资源,加强地下水的利用规划显得十分迫切。对于复杂的非线性地下水系统,应用混沌理论,从地下水埋深的时间序列出发,通过计算延迟时间和嵌入维数进行相空间重构,然后应用饱和关联维数法和Poincare截面法进行分析,发现松嫩平原地下水埋深序列存在明显的混沌特征。     

基于相空间重构和RELM的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量预测的精度,构建了基于相空间重构和正则化极端学习机的短时交通流量预测模型.首先采用C-C算法求解交通流量时间序列的最佳时间延迟和嵌入维数,进行相空间重构;然后选用G-P算法计算序列关联维数,判断出短时交通流量序列具有混沌特性.在此基础上,将重构数据作为正则化极端学习机的输入和输出来训练模型,并采用网格搜索法优化模型参数.最后以实测数据为基础,对模型的预测效果进行对比分析.结果表明,新构建模型的预测效果良好,能够有效提高短时交通流量预测精度.     

一个经济时间序列的混沌特性研究

为了找出经济波动的内在动态特征,采用非线性的分析方法探讨了某市用电量波动中存在混沌动态特性的可能性.以实测经济时间序列为研究对象,以某市近年来的实际用电量数据为基础,利用相空间重构技术、幅值谱分析、庞加莱截面等方法分析其内在特性,并计算其关联分维,得出其饱和嵌入维数为7,关联分维约为0.834,初步判定该市用电量是混沌的.从理论上证明了该市用电负荷具有严格混沌动态特性,从而为今后的深入预测研究提供了混沌理论基础.     

时延法相空间重构双参数联合估计方法研究

重构相空间对于研究混沌时间序列有着重要的理论与现实意义,目前采用的分别估计嵌入时延和最小嵌入维数的技术路线,割裂了这两个参数所具有的天然联系.为此提出时延法重构相空间的双重构参数联合估计方法,根据两个重构参数的取值标准,利用迭代的方法,同步估计出时延法重构相空间双参数.应用所提出的方法,分别对高斯白噪声和Lorenz系统两个时间序列进行了数值验证,分析表明计算结果是可信的,可以应用于时间序列的相空间重构.