0-1测试方法在吉林省降水混沌识别及分区中的应用

0-1混沌测试方法是一种可直接作用于时间序列的二元混沌识别方法,不需要相空间重构。首次将0-1测试方法引入到吉林省月降水序列混沌识别,对通过平稳性检验的29个气象站1958年-2011年月降水时间序列数据进行了混沌识别。结果表明各站月降水序列均表现出混沌特性,且渐近增长率K的空间插值结果具有明显的区间差异,全省可分为东部高值区、西部次高区、东南中值区和中部低值区。分区结果很好地反映了吉林省降水地域分布特征和变化类型,表明K值在一定程度上能够反映系统的混沌度,为降水系统的时空规律研究提供了新的途径和方法。     

基于0-1测试方法的含噪声降雨-径流时间序列混沌特征分析

运用0-1测试方法识别降雨-径流时间序列混沌特性,并探讨噪声对该方法的影响.该方法直接应用于时间序列不需要相空间重构,通过量化渐进增长率K(c),以其中值是否接近于0或1来识别时间序列的混沌特性.以云南省红河流域大东勇水文站10年的日降雨量和日径流量观测时间序列为例,运用小波去噪法对原始时间序列进行去噪,然后利用0-1测试方法中回归方法和关联方法分别量化渐进增长率K(c),从而进行混沌特性的识别和判定,并分析噪声对混沌特性的影响.结果表明,0-1测试方法简单有效地验证了该降雨-径流时间序列去噪前后均存在混沌特性,且关联方法获得的混沌特性比回归方法显著;该方法具有较高的抗噪声干扰能力,且关联方法受噪声影响比回归方法小.     

0-1混沌测试算法中振幅对混沌序列的影响

0-1混沌测试法是根据线性增长率K(c)值是否趋近于1或0来判断离散数据混沌性的新方法。选取Verhulst种群模型生成的3类时间序列(弱混沌、完全混沌、4-周期)为研究对象,验证了0-1测试法的有效性,对0-1测试算法中振幅α作了进一步探讨。结果表明:弱混沌序列K(c)值对振幅α最敏感,其次分别是强混沌序列和周期序列,K(c)值随振幅α变化的快慢可以反映序列的混沌程度。     

贵州降水混沌特性的空间分布及影响因素

贵州地区旱涝灾害频发,为深入研究贵州地区降水特征,运用0-1测试方法对贵州省33个雨量站不同时间尺度下降水序列值进行了混沌识别及降水混沌特性的空间分布特征研究,并研究高程与纬度对贵州降水混沌特性的影响。结果表明:贵州地区降水在旬、月、双月与季尺度下均具有明显的混沌性,且随时间尺度的增大而降低;降水混沌特性的空间变化特征总体上呈东北高西南底的特点,反映出贵州北部地区与西南部地区的降水特征具有明显差异,且气候条件是决定降水混沌特性变化的主要因素;高程与降水混沌特性负相关,在双月、季尺度下的相关系数分别为0. 68、0. 74;纬度与降水混沌特性呈正相关,在双月、季尺度下相关系数分别为0. 43、0. 49。该结果可为研究降水系统的时空变化规律提供参考。     

一种求解0-1背包问题的整数混沌粒子群优化算法

针对0-1背包问题(0-1KP)的特点,以经典的速度-位移模型为基础整数编码各粒子,以混沌序列指导全局搜索,以排列的改变描述粒子的飞行.更新粒子的位置,进而提出用于求解0-1KP的整数混沌粒子群优化(ICPSO)算法.该算法由于背包容量的限制,融入到编码和粒子飞行中,因而不会在进化中产生无效的粒子,从而提高了算法的求解效率.实验结果表明:ICPSO算法简明、有效,较典型遗传算法,及粒子群算法具有更好的收敛性能和求解速度.     

0-1逻辑变量在数学建模和数学实验中的应用

文章通过理论与实例相结合的手法,认真分析了0-1逻辑变量的特性,以及它在数学建模和数学实验中的作用,给我们进行数学建模求解带来一些启示,提供一些解题思路.     

0-1规划在伪码优选中的应用

从最优化理论和工程实际出发，分析了直接序列扩展频谱中伪码的数学模型，在此基础上，建立了伪码优选数学模型。给出了构成满足一定主副瓣比的伪码的充要条件，并讨论了用最优化理论中的0－1规划模型和算法来解决伪码选择的问题，给出了直扩式伪码优选的0－1规划模型。     

0-1整数规划模型在漂流旅行行程安排中的应用

本文通过一个0-1整数规划模型较好地解决了漂流旅行中的行程安排问题。目的是使旅行社在运河最大承受范围之内,接待最多的游客,并保证游客的漂流旅行质量。行程按安排问题属于优化问题,本文通过对行程安排问题的讨论,提出配置方法,给出一个明确的分配方案,并且以建议书的形式向旅行社社提供有益的建议。     

量子免疫算法及在0-1背包问题中的应用

将免疫算法的免疫算子思想引入到量子遗传算法中,提出了改进的算法:量子免疫算法。算法在保持量子遗传算法优点的同时,提高了算法的全局收敛性。并将此算法应用在0-1背包问题中,仿真结果表明,此改进算法具有良好的性能。     

0-1背包问题在限额投资决策中的应用及其扰动分析

针对限额投资问题给出一种0-1背包问题模型,对模型在应急管理下进行了扰动分析和修复,得到一个更为完善的模型,从而使其在公司或企业的项目投资资金分配计划受到扰动时,能够积极应对扰动的决策需要．最后,通过实例进一步说明了该方法的可行性和有效性．     

基于混沌动力学的日径流时间序列预测

介绍了探求时间序列中的混沌特征数的常规方法,给出一种基于混沌理论的预测算法,并以葛洲坝、隔河岩水库的入库日径流序列为例检验了这一方法,其预测效果令人满意．     

炼铜转炉粗铜成分时间序列的混沌分形

应用混沌分形理论,选择合适的滞时对炼铜转炉粗铜成分中粗铜品位、粗铜含氧率以及含硫率时间序列进行了相空间重构,并得出了不同嵌入相空间下粗铜品位、粗铜含氧率以及含硫率时间序列关联维的变化规律.计算结果表明:炼铜转炉产粗铜成分时间序列具有分形特征,且该时间序列是混沌序列;在炼铜转炉产粗铜动力学系统中,影响粗铜品位的系统内部因素最多可达7个,最少不会小于3个;而影响粗铜含氧率的系统内部因素可多达5个,最少不会小于2个;影响粗铜含硫率的系统内部因素可多达6个,最少不小于3个.     

基于Lyapunov指数的电阻点焊声音混沌时间序列识别

以混沌理论为基础,对电阻点焊声音信号进行了分析与研究,通过计算8种不同焊接规范下时间序列的最大Lyapunov指数,发现点焊声音信号中的Lyapunov指数均大于0,揭示了声音信号中存在混沌现象,该研究为点焊质量的判断和预测开辟了有效的途径.此外,采用经典欧式几何方法描述声音信号误差较大,提出了用曲线盒维数作为特征值来量化具有混沌特性的点焊声音信息,结果表明,盒维数能反映点焊质量微小变化,可提高质量检验的准确性.     

基于时序植被指数的东北地区耕地生长季特征识别与应用研究

基于多时相遥感信息可以有效反映区域尺度上作物物候期特征的原理,利用1998—2009年期间的SPOT/VGT NDVI逐旬时间序列数据,采用TIMESAT软件集成的非对称高斯函数拟合方法对数据序列进行平滑重构处理,进而根据拟合曲线变化特征定义并提取了我国东北地区耕地生长季特征参数（包括生长季开始期、峰值期、结束期与生长...     

基于时间序列模型的结构损伤识别方法

针对现有结构损伤识别方法中因模型参数物理意义不明确而导致的损伤信息遗漏等问题,提出一种基于时间序列模型的损伤识别方法.首先,推导了具有外部输入的自回归模型(ARX)的一般表达式,并通过联立多自由度体系运动方程建立了考虑结构动力特性的ARX模型.随后,运用该模型预测得到未损伤情况下的节点加速度时程序列,根据其与实测数据的差异程度构造表征结构损伤的参数,即损伤因子.最后,根据损伤因子数值大小与分布情况评估结构损伤状态.数值算例结果表明,该方法在较少的测量数据样本下,能够较好地识别单位置与多位置损伤,并可较为准确地判断损伤程度,同时识别结果受激振位置与测量噪声的影响较小.     

应用Elman神经网络的混沌时间序列预测

利用改进的 Elman神经网络对 3个典型的混沌时间序列在不同的噪声水平下进行预测 ,探讨了神经网络学习与泛化之间的关系 ,通过试凑法给出了 Elman最优的隐节点个数。并利用3种指标对预测结果进行了评估 ,结果显示 Elman网络对混沌时间序列预测的良好特性     

时间序列与主成分分析的结构损伤识别

提出一种基于AR模型均方根误差主成分分析的结构损伤识别方法.首先利用检测数据建立AR模型,求得模型的均方根误差,然后,采用主成分分析的方法获得主成分载荷矩阵,将此矩阵经过数据标准化处理得到结构损伤特征指标.通过比较结构不同状态下传感器获得的损伤特性指标,进行损伤定位.最后,基于美国Los Alamos实验室三层框架结构模型的损伤实验数据,利用本文方法和基于AR模型系数损伤定位的方法对该结构各种损伤状况进行识别.2种方法的对比研究表明采用本文的方法,通过主成分分析排除外界干扰因素,减少运算量,具有更高的损伤识别精度.     

基于时间序列分析的机电系统状态数据的检验方法

本文以机电设备群为例,实时运行数据为基础,利用时间序列方法,研究了系统的运行状态。建立了系统及其相关的故障传播模型。指出了时间序列模型的性质、目标和类别。最后,针对实际数据分析了时间序列平衡性的检验方法。     

基于谱分析下的时间序列的平稳性检验

将时间序列分为S个子序列片断,用周期图方法估计时间序列的谱密度,在此基础上用3σ原理和两因素方差分析比较各子序列的异同,用以分别检验时间序列的均值函数和协方差函数的平稳性.较其它方法避免了复杂的计算,同时给出了检验统计量和判别准则,克服了人为主观因素的影响.