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Preliminary Study of Reconstruction of a Dynamic System Using an One－Dimensional Time Series 总被引：2，自引：0，他引：2
Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ Ｕｓｉｎｇ ａｎ Ｏｎｅ－Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｔｉｍｅ ＳｅｒｉｅｓＰｅｎｇＹｏｕｎｇｉｎｇ（彭永清）；ＺｈｕＹｕｆｅｎｇ（朱育峰）ａ... 相似文献
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对月平均气温一维时间序列作相空间拓展，并根据系统的分维数设定重建的动力系统，且在具有二次非线性项的假定下，利用最小二乘法求解相空间状态演化方程中的各项系数，以重建动力系统。结果表明：随相空间维数的增加，重建的动力系统对气候演化过程可作出更精确、细致的描述。 相似文献
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海洋表面温度(Sea Surface Temperature,SST)具有非平稳、非线性的特征,直接将处理平稳数据序列的方法应用到非平稳非线性特征明显的序列上显然是不合适的,预测的误差将会很大。为了提高预测精度,更好地解决非平稳非线性序列预测的问题,本文以东北部太平洋(40°N~50°N、150°W~135°W)区域的月平均海洋表面距平温度为例,首先分别应用集合经验模态分解(EEMD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)方法将SST分解为不同尺度的一系列模态分量(IMF),再运用BP(Back Propagation)神经网络模型对每一个模态分量进行分析预测,最后将各IMF预测结果进行重构得到SST的预测值。数值试验的结果表明,CEEMD分解精度比EEMD分解精度高,CEEMD提高了基于BP神经网络的预测精度。系列试验统计分析说明应用这种方法对SST的1年预测是有效的。 相似文献
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利用全国518个站1960—2011年逐日气温观测资料和160个站1983—2012年月尺度气温客观预测数据,基于非线性局部Lyapunov指数和非线性误差增长理论,研究中国区域月尺度气温可预报性期限对资料序列长度的依赖性。结果表明:气温可预报性期限对资料序列的长度有一定程度的依赖性,在西北、东北及华中地区尤为明显。平均而言,45年的资料序列长度才能够得到稳定合理的可预报性期限。为了验证气温可预报期限计算结果的可信度,将月尺度气温的可预报性期限与客观气候预测方法的预报评分技巧进行对比,发现两者结果非常一致。其中,由观测资料得到的1月气温的可预报性期限明显低于7月,1月客观气候预测方法的预报评分技巧也明显低于7月,且1月 (7月) 预报评分的空间分布型与1月 (7月) 气温可预报性期限的空间分布型较为一致。因此,利用非线性局部Lyapunov指数和台站逐日观测资料分析气温的可预报性期限结果是可信的。 相似文献
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Monthly Mean Temperature Prediction Based on a Multi－level Mapping Model of Neural Network BP Type 总被引：2，自引：0，他引：2
In terms of 34-year monthly mean temperature series in 1946-1979, the multi-level mapping model of neural network BP type was applied to calculate the system’s fractual dimension D0 = 2.8, leading to a three-level model of this type with i × j = 3 × 2, k = 1, and the 1980 monthly mean temperture prediction on a long-term basis were pre-pared by steadily modifying the weighting coefficient, making for the correlation coefficient of 97% with the measurements. Furthermore, the weighting parameter was modified for each month of 1980 by means of observations, therefore constructing monthly mean temperature forecasts from January to December of the year, reaching the correlation of 99.9% with the measurements. Likewise, the resulting 1981 monthly predictions on a long-range basis with 1946-1980 corresponding records yielded the correlation of 98% and the month-to month forecasts of 99.4%. 相似文献
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In this paper, we give some experimental results of our study in reconstructing discrete atmospheric dynamic models from data. After a great deal of numerical experiments, we found that the logistic map, xn +1= 1-uxn2 could be used in monthly mean temperature prediction when it was approaching the chaotic region, and its predictive results were in reverse states to the practical data. This means that the nonlinear developing behavior of the monthly mean temperature system is bifurcating back into the critical chaotic states from the chaotic ones. 相似文献