时间序列关联维数计算方法及其实证分析

简要介绍传统关联维数计算方法，并针对经济数据的特点分析传统计算方法的局限性，研究关联职分期值的推导过程，并根据推导公式对AR（1）过程进行了实证模拟分析，模拟结果表明关联积分期望值作为关联维数据的估计量其精度较好。     

时间序列曲线盒维数的一种快速算法

盒维数是应用最为广泛的维数之一,它在信息处理、预测等领域都有成功的应用。目前,对盒维数的计算主要采用网格法,但该算法需处理分形集合在网格中的计数问题,所以计算机处理起来很不方便。针对一维时间序列,提出了在不同间隔时间内寻求最大离差的方法,避免了集合的计数问题。应用该算法在上证指数的时间序列曲线的盒维数的计算表明上证指数存在着长程正相关。Ｗｉｅｎｅｒｆ过程曲线的盒维数的计算同样表明该算法是可行和有效     

混沌吸引子分形维数的计算

在重构相空间的基础上计算吸引子分形维时,合适的嵌入维ｍ和时间滞后τ的先取至关重要。在虚假领域概念基础上,本文给出了确定ｍ和τ的方法。较之以前的方法,此方法更准确、简单、容易理解、易实施,对较小样本数据集也可靠。最后的应用实例验证了理论的正确性。     

基于加权长度的交通网络分形维数

刻画交通网络的分形特性需要适合的指标,半径维数便是其中一种重要的测度.可以类比于分形体的容量维数.由于组成交通网络的公路具有多种类型和等级,仅用半径维数不足以反映公路交通网络的结构特性.论文提出了一种基于加权长度的交通网络分形维数,即在模拟各等级公路比重变化的情况下,给不同等级公路加以适当权重,这样得到的分形维数,即为加权半径维数.结果表明,加权半径维数是刻画交通网络分形结构比较适合的指标.     

一种基于趋势分形维数的股指时间序列相似性分析方法

为了提高股指时间序列相似性分析的准确性, 提出趋势分形维数的概念, 并基于此定义了相似性分析方法. 趋势分形维数包含阳线维和阴线维, 能更好地反映市场跌涨变化趋势, 基于该维数的相似性度量方法能够提高相似性度量的准确性. 通过与其他两种相似性度量方法对比, 进一步说明该方法的优越性.     

基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

学生网的增长态势及其分形特征分析

通过一个实际的学生网络,研究具有复杂网络特征的实例网络的增长特性.在Logistic模型的基础上,根据学生网在振荡中增长的特点,对Logistic模型进行参数修正和改进,并通过浮点型遗传算法进行拟合,得到学生网增长的最终拟合模型.然后根据学生网增长的时间序列特征,采用表征分形特征的分维算法,计算得到学生网增长的分数维,得出学生网在增长过程中确实具有分形特征的结论.最后确定了可对学生网增长态势做准确长期预测的数学模型形式.     

采伐剩余物分解过程中土壤分形维数与土壤性质变化关 …

根据６年长期定位观察结果,分形原理、弹性分析及边际分析法,探讨了马尾松采伐剩余物分解过程中土壤团聚体结构分形数对林地土壤性质变化影响的效应,为林地土壤科学管理提供依据。     

汇率时间序列混沌动力学特征及实证

为判定汇率时序是否具有混沌动力学特征,运用相空间重构技术和小数据量算法对5种主要货币兑美元的日汇率数据进行实证分析.研究发现,5种汇率时间序列的最大Lyapunov指数λ1均大于0,相关维数均为分数,表明汇率时间序列的确存在混沌动力学特征.混沌特征的判定为深入分析汇率序列,以及进一步的预测和风险控制提供了重要的理论依据.     

基于分形测度的软切换控制仿真研究

在一些工业过程控制中，由于控制对象系统的运行工况不可避免地经常偏离稳定工况，从而提高了对控制系统的要求。首先从实时性要求的角度，定性地分析了提高控制质量的几个重要因素。其次，基于对分形测度的分析，提出了以分形测度为切换指标的软切换控制，建立了基于工况辨识模型控制与过渡区间的PID控制相结合的控制系统，并实现控制的软切换。最后以余热锅炉汽包水位系统为例进行仿真，结果表明，采用分形测度作为切换指标可以及时地跟踪到系统的突变；基于此指标进行软切换控制策略可以在多扰动的工业过程克服过渡区振荡，提高了控制性能。     

分形与复杂性

在科学的和隐喻的意义上讨论了四个问题：分形在整个复杂性研究中的地位，分形复杂在哪里？从分形看系统的时空复杂性，分形与自组织和他组织的关系。     

相空间重构的一种新方法研究

通过分析非线性动力学系统的特性,讨论了鞍点与混沌产生的关系,并通过仿真证实了吸引子上存在特征点对和特征距离。根据特征距离的2个重要性质提出了一种新的相空间重构方法。结果表明该方法是有效的。在数据量较少以及信号中存在噪声的情况下,该方法有较好的稳健性。     

中国证券市场的非线性特征与分形维分析

采用Cao方法清楚地观测到中国证券市场的月收益率序列是确定性混沌序列,而日收益率序列和周收益率序列却接近于随机波动信号,不适宜做分形维的研究.对我国股市各指数分别作了分形维计算后,同时用替代数据法进行非线性检验,拒绝了中国股市为线性过程的可能性,从而保证了非线性前提下分维数结果的可靠性.结果显示:深证A股市场最为复杂,需要五个变量来建立动力学模型(D2=4 6150),而上证A股需要四个变量来建立模型(D2=3 2411).因此,深圳股市的效率弱于上海股市.而我国B股市场已经接近于发达国家股市的复杂性程度(D2=3 3195(上B);D2=2 5875(深B)),说明B股的效率比A股的效率高.     

有限样本条件下分形维数的估计

本文通过对一种计盒维数方法，即网格计数法的分析，导出了有限样本条件下，计盒维数估计的理论尺度下界，并且给出了实际中改善数字信号的分形维数估计准确性的递归算法。     

基于Lyapunov指数的混沌时间序列识别

混沌特性的识别是对非线性时间序列进行分析、预测、控制的基础。本文克服了已有文献用Lya-punov指数识别混沌时计算Lyapunov指数的不足,由关联积分构造统计量来计算相空间重构的参数,然后利用混沌的遍历性及定义,提出了计算最大Lyapunov指数的新方法。     

时间序列处理中一阶分形模糊滤波器效果分析

一阶分形模糊控制滤波器是一种自适应滤波器,根据噪声的分形特征量变化改变滤波器的控制参数,自动调整其滤波特性,可以应用于时间序列的处理中。分析了一阶分形模糊控制滤波器的频率-幅度特性,白噪声和有色噪声分形盒维数的变化;讨论了滤波器中时间序列的短时分形盒维数的定义及分形模糊控制函数形式及选用方式。针对一个低频信号混杂不同有色噪声的时间序列的滤波处理算例表明分形模糊控制滤波器能够提高信噪比,相对固定滤波器具有较小的均值误差;但是其过于简单的结构和对时间序列分形特征量应用的不准确影响其性能。提出改变分形模糊滤波器结构、利用噪声多重分形特征量并采用神经网络、查表法确定模拟控制函数等来改善分形滤波器性能的方法。