基于最大Lyapunov指数改进算法的交通流混沌判别

提出了一种快速判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法．该算法首先用关联积分法（C-C方法）和Cao方法确定重构相空间的两个重要参数：嵌入维数m和延迟时间，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数．这种算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性，并且能够避免Wolf方法的局限性．应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流和实测交通流的时间序列进行了混沌判别，结果表明，基于跟驰模型的仿真交通流和实际交通流中存在混沌现象，最大Lyapunov指数改进算法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法．     

基于混沌理论和神经网络的交通量预测

针对目前交通量预测不能很好地满足智能交通管理需求的现状,分析交通量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出北京环路上某车道交通量预测的实例,结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络交通量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势。     

实测振动信号的Lyapunov指数的计算与混沌识别

分析了Lyapunov指数稳健算法.仿真结果表明稳健算法在刻画混沌"对初始条件敏感"这一特征时具有良好的性能.将该方法用于计算实测振动信号的Lyapunov指数,得到该指数大于零.综合分析信号的频谱特征、关联维数值后,有效地判断了所设计的非线性隔振系统处于混沌状态.     

舰船水压场信号实时检测方法研究

为了有效地从风浪背景中检测舰船水压场信号,在对大量实测海浪水压场数据和舰船水压场数据分析的基础上,对海浪水压场信号的特性进行了研究,发现海浪水压场信号可用AR模型对其进行描述．从而对海浪水压场信号建立AR模型,计算AR模型的反射系数并提取其欧氏距离作为特征,采用滑动检测法对信号进行实时检测．通过大量实测数据检验其有效性,结果表明,该算法简单,能较好的检测目标信号．     

综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测

重构相空间理论对我国铁路客流量数据时间序列进行相空间重构,通过计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,分析得出了铁路客流量时间序列数据的演化具有混沌特征,结合我国铁路客流量在全年中的波动特点,提出适合我国国情的综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测算法.该算法能自动参考过去相似年度同期的客流量变化趋势,对预测值进行智能化调整.通过以某火车站客流量为预测对象进行验证,结果证明了该预测算法的准确性和实用性.     

采用支持向量机回归的航班延误预测研究

针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型.首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大 Lyapunov 指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能.结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误.     

基于相空间重构的冻土路基变形预测

应用最大Lyapunov指数预测多年冻土路基变形,分析冻土路基变形的相空间重构方法和不同延迟时间及嵌入维数对最大Lyapunov指数的影响。发现当延迟时间为1,嵌入维数为5时,最大Lyapunov指数趋于稳定,其值为0．00528。运用该指数,进行冻土路基变形预测,比较预测变形量和实测变形量,得到最大相对误差为0．749％,最小为0．135％。结果表明最大Lyapunov指数能够较好地反映冻土路基变形的混沌特征,利用其进行冻土路基变形预测是可行的。     

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针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型。首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大Lyapunov指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能。结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误。     

城市道路交通噪声的混沌特征及其应用

通过采集城市道路特征断面的交通噪声,形成时间序列,采用自相关函数法计算延迟时间,当相关系数衰减为0.4时,计算得到相空间重构的延迟时间为12。利用两组噪声样本的训练集计算关联维数,当嵌入维数为6时,关联维数保持不变,确定系统的嵌入维数为3,从而判定两组交通噪声样本存在混沌特征。根据重构的相空间、状态点及临近点计算拟合参数,分别对两组噪声样本进行混沌预测,并与检验集比对,结果表明:混沌模型可以用于短时城市道路交通噪声预测,两组噪声样本的预测平均相对误差分别为8.56%和9.33%。     

航班后效晚点传播时间的混沌现象及其定量分析

由于一些不确定的因素致使航班进入停机位晚点,而在两相邻航班中前行航班的晚点会不同程度的传播给后行航班计划进入停机位时间. 为了研究航班晚点传播时间的规律,本文提出了航班后效晚点传播时间的计算方法,并利用航班进入停机位晚点时间的分布规律,对航班进行随机延误得到航班后效晚点传播时间的时间序列;然后为了能使时间序列蕴藏的信息得以充分体现,采用Takens嵌入定理对相空间进行重构得到一系列相点,从而通过这些相点可以定量计算判别混沌现象的参数即关联维数和Lyapunov指数;最后通过G-P算法与小数据量法分别计算此混沌参数,验证了航班后效晚点传播时间的时间序列具有混沌效应.     

汽车悬架隔振性能的快速检测

介绍了混沌特征参数如关联维D2和最大Lyapunov指数的基本理论。采用汽车制动-悬架隔振效率试验台快速获取B J2020S越野吉普车和HONDA LEGEND 3.0轿车前、后悬架的振动信号,据此计算一阶固有频率、阻尼比、一阶固有频率处的带中功率以及关联维D2和最大Lyapunov指数,从而获得了汽车悬架隔振性能与混沌特征参数之间的对应关系,实现了汽车悬架隔振性能的快速检测。     

基于图像序列区域混沌特征的海面舰船目标检测算法

为了检测复杂海面背景中的舰船目标,提出了一种基于图像序列区域混沌特征的目标检测新算法,算法利用小数据量法计算图像序列区域的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,并利用混沌特征的变化差别检测淹没在混沌背景信号中的目标信号,最后对100帧图像进行了目标检测.计算结果表明:新算法检测率为100%,虚警率为5%,检测结果优于利用统计分析方法的结果.     

车头间距与高速公路交通流混沌

为了分析交通流混沌的转化机理，探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系．提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法，并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题，绘制了实测交通流的功率谱曲线．通过分析功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化；用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数，结果表明，高速公路实测交通流中存在混沌现象．研究表明，车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因．     

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由于一些不确定的因素致使航班进入停机位晚点,而在两相邻航班中前行航班的晚点会不同程度的传播给后行航班计划进入停机位时间. 为了研究航班晚点传播时间的规律,本文提出了航班后效晚点传播时间的计算方法,并利用航班进入停机位晚点时间的分布规律,对航班进行随机延误得到航班后效晚点传播时间的时间序列;然后为了能使时间序列蕴藏的信息得以充分体现,采用Takens嵌入定理对相空间进行重构得到一系列相点,从而通过这些相点可以定量计算判别混沌现象的参数即关联维数和Lyapunov指数;最后通过G-P算法与小数据量法分别计算此混沌参数,验证了航班后效晚点传播时间的时间序列具有混沌效应.     

基于混沌特征参数的车辆悬架系统隔振性能辨识

介绍了混沌特征参数如关联维数D2和Kolmogorov熵的基本理论.采用汽车制动-悬架隔振效率试验台获取了BJ212越野吉普车前、后悬架的振动曲线,对其计算了系统参数如一阶固有频率和阻尼比.绘制了试验车辆悬架系统振动信号的自功率谱密度图形,求得了其一阶固有频率处的带中功率.给出了计算混沌特征参数的MATLAB程序流程图,并计算了关联维数D2和Kolmogorov熵,从而获得了车辆悬架系统隔振性能与混沌特征参数两者之间的对应关系.     

基于混沌理论的建设项目环保投资估算研究

采用混沌时间序列分析技术对我国高速公路环保投资做了较为全面的研究,分析了1997年—2006年我国部分高速公路环保投资的数据。首先对数据结构进行定性分析,通过频数分布图,发现环保投资数据与正态分布之间存在着差异。功率谱分析、主分量分析则清楚表明序列具有非线性性质,主分量分析还表明序列具有混沌迹象。在定性分析的基础上,通过计算序列的有关非线性特征值对其混沌性质进行进一步确认。采用G—P算法计算序列的相关维,采用小数据量法计算最大Lyapunov指数。计算得到的最大Lyapunov指数为正数,说明环保投资序列处于混沌状态,可以使用混沌时间序列方法对建设项目可行性研究阶段环保投资进行估算。     

An improved method of detecting chaotic motion for rotor-bearing systems

Based on reconstructing the phase space and calculating the largest Lyapunov exponent, an improved method of detecting chaotic motion is presented for rotor-bearing systems. The method is an improvement to the Wolf method and the Rosenstein algorithm. The improved method introduces the correlation integral function method to estimate the embedding dimension and the reconstruction delay simultaneously, and it makes tracks for the evolutions of every pair of the nearest neighbors to improve the utilization of the reconstructed phase space. Numerical calculation and experimental verification show that the improved method can estimate the proper reconstruction parameters and detect chaotic motion of rotor-bearing systems accurately. In addition, the analytical results show that the current approach is robust to variations of the embedding dimension and the reconstruction delay, and it is applicable to small data sets.     

Chen系统及其混沌控制的研究

研究Chen系统的混沌运动,通过理论分析与数值计算分析系统基本动力学性质,并通过系统相图、全局分岔图与Lyapunov指数图分析该Chen混沌系统动力学行为.然后利用x…控制法、恒定外激励控制法对该混沌系统进行控制,将该混沌系统稳定到稳定的周期轨道上.