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。     

基于道路交通的相空间重构

利用相空间重构法,对道路交通中的车流量进行模拟分析,在选择适当的嵌入维数和延迟时间的情况下,得到相应的关联维度,即车流量这个时间序列的吸引子维度.得到的关联维度是个大于2的分形维,说明构成此序列的交通系统是个混沌系统.如果要进一步构建此系统的动力学模型,至少需要3个独立的参数变量.此方法为道路交通预测工作的顺利展开打下了一定的基础.     

基于道路交通的相空间重构

利用相空间重构法,对道路交通中的车流量进行模拟分析,在选择适当的嵌入维数和延迟时间的情况下,得到相应的关联维度,即车流量这个时间序列的吸引子维度.得到的关联维度是个大于2的分形维,说明构成此序列的交通系统是个混沌系统.如果要进一步构建此系统的动力学模型,至少需要3个独立的参数变量.此方法为道路交通预测工作的顺利展开打下了一定的基础.     

基于混沌吸引子的时间序列预测方法及其应用

介绍相空间重构技术以及混沌吸引子的关联维数的计算方法,阐述了基于混沌吸引子的特性基础上的预测原理及预测模型,指出了已有预测模型的不足,提出改进意见并给出具体算法。然后,用Lorenz 系统所产生的时间序列作为样本,进行了预测,给出了3种模型的预测结果,并作了比较。最后,指出了还存在一些相关问题。     

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．     

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.     

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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。     

边坡位移的混沌时间序列分析方法及应用研究

通过用混沌与分形理论研究边坡变形破坏的演变机理。建立了边坡演变的动力学方程组，通过相空间重构。得出显示边坡系统动态特性的关联维数D2的计算公式．并对边坡变形破坏过程进行了实例分析，编制了相应的Matlab程序，找到了合适的嵌入维数，提取和恢复边坡系统原有的规律．结果表明。分形分维方法为边坡位移预测研究提供了新的途径．     

海浪水压场的混沌特性分析及预测模型

海浪水压场作为水中兵器水压引信最严重的干扰源,对其混沌特性进行研究具有极为重要的意义.依据判断系统是否具有混沌特性的2个重要指标:关联维数和最大Lyapunov指数,分别通过G-P算法和小数据量的Wolf算法进行了计算.对一定数量的海浪水压场数据所进行的计算表明,海浪水压场具有分数的关联维数和正的Lyapunov指数,表现出明显的混沌特性.在此基础上依据混沌信号的相空间重构理论使用支持向量机对海浪水压场进行了预测建模,结果表明非线性混沌模型较常规的线性AR模型具有更高的预测精度.     

交汇航路空中交通流的非线性特征研究

针对空中交通流仿真、预测与控制工作中普遍需要空中交通流时空动态基本特征的问题,从混沌与分形角度对交汇航路交通流量时间序列的非线性特征进行了研究.首先,提出了一种基于航路网络结构的交通流识别方法,构建了不同时间尺度下交通流量时间序列;其次,在相空间重构的基础上,利用最大Lyapunov指数定量判断了交通流中混沌特征的存在,并利用递归图分析了不同时间尺度下交通流量时间序列的混沌特征;最后,通过计算关联维数,研究了不同时间尺度下流量时间序列的分形特征.研究结果表明:不同时间尺度下交通流量时间序列均具有混沌特征;当时间尺度为5 min时,流量时间序列的混沌特征最为显著;随着时间尺度增大,流量时间序列的随机性增强,且对系统复杂性的表现能力变弱.     

混沌时间序列的双线性自适应预测

基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构和双线性表达式，设计了预测混沌时间序列的双线性自适应预测滤波器．对2种低维混沌序列的预测实验表明，采用双线性自适应滤波器的预测收敛速度快，处理约50个样本时即已收敛，预测相对误差小于0．001．     

基于改进加权一阶局域法的空中交通流量预测模型

空中交通流量精准预测是实施空中交通控制和管理的重要前提.针对空中交通流量时间序列的内在混沌动力特性,研究了基于改进加权一阶局域法的混沌交通流量时间序列预测模型.首先,提出了一种临近相点演化加权的改进一阶局域预测法,并通过在预测过程中构建误差序列进行预测结果修正;其次,利用关联维数出现饱和现象验证了4组不同统计时间间隔的实测空中交通流量时间序列均存在混沌特性;最后,在对空中交通流量时间序列进行相空间重构的基础上,利用改进加权一阶局域预测方法进行了流量预测结果的对比实验.结果表明,4组空中交通流量时间序列预测精度均有提高,时间尺度为10 min的流量预测效果最好,预测相对误差减小了29.7%.      

基于符号特征和混沌参数的车辆悬架隔振性能综合评价

为了更好地分辨车辆悬架隔振性能,采用符号特征和混沌参数建立了车辆悬架隔振性能评价的新方法.分析了车辆悬架隔振性能评价方法的现状和问题,简述了对时间序列进行符号分析和混沌分析的特征和参数,通过实验获得了具有BJ212钢板弹簧式非独立悬架结构的某试验车前悬架当钢板弹簧数量改变时的悬架振动时间序列,对悬架振动时间序列计算获得了悬架系统参数(如一阶固有频率f0和阻尼比ξ)、符号参数(如Shannon熵)及混沌参数(如最小嵌入相空间维数Mmin和关联维D2).结果表明,随着前悬架钢板弹簧数量减少,悬架吸收振动冲击的能力下降,悬架减振能力下降;其一阶固有频率f0下降了14%、阻尼比ξ下降了10%,悬架吸收振动冲击力的最大值下降了13%;"1-Shannon熵"与关联维D2均呈现大–小–大的变化趋势,在4片钢板弹簧时两者均有最小值.基于符号特征"1-Shannon熵"和混沌参数关联维D2共同建立了复合参量F.较之两个初始特征参数,F的变化趋势更为显著,可用于综合评价车辆前悬架钢板弹簧数量改变时的隔振性能.     

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。     

海杂波的混沌分析

介绍了混沌的基本概念，给了了时间序殊相空间重构方法和关联维，Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的计算方法，以实际海杂波时间序列为例进行分析研究，证明海杂波具有混沌特性。     

基于相空间重构的短时交通流分形研究

应用基于混沌与分形理论的相空间重构技术对短期交通流量变化时间序列的分形特征进行了研究，通过G-P算法在MATLAB中的实现，求解出交通流量变化时间序列的关联维数，最后对实际采集数据进行了实例分析。     

基于相空间重构及PLS法的冻土路基变形预测

为了正确预测多年冻土路基变形, 将多年冻土路基变形单变量混沌时间序列进行相空间重构, 依重构空间嵌入维数38在多维空间中定义自变量、因变量和样本数, 利用偏最小二乘法对所构造的自变量进行主成分提取, 建立路基变形预测模型, 借助多种评判指标进行模型精度分析, 并绘制了预测值与实测值散点图。对比分析结果表明所有样本点都集中在散点图对角线附近, 相关系数达0.889 4, 预测值与实测值最大相对误差为9.75%, 说明建立的预测模型合理可信, 利用该预测模型进行多年冻土路基变形预测可行。     

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.     

基于小波变换的混沌信号特征研究

应用小波方法将混沌信号的频谱特征和吸引子的几何结构相结合进行研究,结果表明,在不同尺度上对混沌信号进行连续小波变换时,其小波系数具有很强的相似性,但不能够完全重构原来的吸引子.对信号进行多尺度分解后发现其低频系数部分基本能够重现原吸引子的结构特征,而高频系数部分不能实现这一目标.为了定量刻画混沌信号在小波变换条件下的分形特征,计算了其在不同尺度时的关联维数,并分析了关联维数计算的影响因素.