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径流时间序列混沌特性识别的常用方法是基于相空间重构的关联维数法、最大Lyapunov指数法和Kolmogorov熵法。引入一种新的时间序列混沌特性识别方法:0-1混沌测试方法。该方法直接应用于时间序列不需要相空间重构,并且通过量化指标Kc是否接近于0或1来识别时间序列的混沌特性。以Logistic映射生成的序列、金沙江流域和美国Umpqua河多年日径流序列为研究对象,首先利用0-1混沌测试方法进行了混沌特性识别和判定;然后基于相空间重构,运用相空间重构、伪最近邻点法、关联维数方法、最大Lyapunov指数法和Kolmogorov熵5种非线性研究方法分析了这两列径流时间序列混沌特性。研究结果表明0-1混沌测试方法简单有效。以上方法交互验证了该两列径流时间序列存在低维混沌特性。 相似文献
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区别于传统的提取混沌时间序列饱和嵌入维数的方法,本文利用人工神经网络成功地对水库混沌径流时间序列的饱和嵌入维数进行了提取,计算了该时间序列里的最大Lyapunov指数,两种方法结果都证明了该时间序列的混沌性。并用遗传算法对BP神经网络进行了改进,利用该模型对三门峡水库混沌径流时间序列进行了预测。实例计算表明该方法解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,大大提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度。无论在计算精度上还是在收敛次数上都优于没有改进的BP神经网络。 相似文献
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成矿元素巨量聚集的混沌机制——斑岩型和构造蚀变岩型矿床例析 总被引：1，自引：1，他引：0
成矿元素含量的变化受控于成矿系统内部的动力学过程,具有较强的随机性与混沌特征,对其变化特征的定量刻画有助于深入理解成矿过程,并为找矿预测提供理论依据。本文以三江普朗斑岩型铜矿的Cu元素与胶东大尹格庄构造蚀变岩型金矿的Au元素品位序列为研究对象,运用混沌时间序列分析法中的相空间重构技术、吸引子的关联维及最大Lyapunov指数解析了Cu与Au元素品位序列的分布特征。结果显示:斑岩型铜矿强矿化和中矿化Cu元素品位的饱和关联维介于4.42与9.69之间,饱和嵌入维介于25与28之间,最大Lyapunov指数介于0.0021与0.0661之间,弱矿化勘探线Cu元素关联维没有出现饱和现象,最大Lyapunov指数随着嵌入维的增大,由正数变为负数;构造蚀变岩型金矿的强矿化勘探线Au元素的关联维为3.18,饱和嵌入维为23,最大Lyapunov指数为0.0082,而中矿化和弱矿化勘探线Au元素的关联维没有出现饱和现象,且随着嵌入维的增大,最大Lyapunov指数由正数变为负数,表明斑岩型中-强矿化地区的Cu元素和构造蚀变岩型强矿化区域的Au元素品位序列具有混沌动力学特征,而弱矿化地区的Cu元素及中弱矿化地区的Au元素品位序列则具有更强的随机性特征;同时,具有混沌特征的斑岩型铜矿的饱和嵌入维和关联维及最大Lyapunov指数的均值都大于蚀变岩型矿床,说明斑岩型铜矿比蚀变岩型矿床的元素具有更强混沌特性与更复杂的控制因素,如温度、硫化作用、流体不混溶、蚀变叠加等。 相似文献
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利用相空间重构技术，并借助G—P算法、C-C方法和Wolf方法从宁陵地区地下水位一维时间序列中提取Lyapunov指数，结果表明此时间序列具有混沌特征。计算了宁陵地区地下水位时间序列的关联维数、时间延迟和最大Lyapunov指数，将局域加权一阶多步预测模型应用于地下水位预测。预测表明，此模型可有效应用于地下水位时间序列的多步预测。 相似文献
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以实测非线性时间序列为对象, 通过估计延迟时间与嵌入维数的相空间重构方法, 采取排除时间相关性点对的方法计算边坡系统关联维数D2;采用改进的Kantz法计算最大Lyapunov指数、以K2熵作为Kolmogorov熵的近似, 并引入近似熵ApEn及系统复杂度混沌特征指标, 研究了边坡演化的多元混沌特征.通过实例分析, 发现多数边坡系统关联维数D2为非整数, 最大Lyapunov指数、熵值均大于零以及系统复杂度位于(0, 1) 区间偏小值, 通过与确定性系统特征量的比较, 揭示了边坡系统的混沌特征, 并得出临滑阶段边坡混沌特征最为明显的结论. 相似文献
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通过对黑河日径流量变化规律的探索,重点论述相空间嵌入维数的确定方法。计算结果表明：黑河日径流量时间序列的关联维数为2.1,是低维分数;另外,采用饱和关联积分法,得到黑河日径流量序列的嵌入维数为9。 相似文献
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库岸滑坡地下水位时间序列混沌特征识别与PSO-LSSVM模型预测 总被引：1，自引：0，他引：1
《地质科技情报》2015,(6)
地下水位预测对滑坡稳定性分析具有重要意义,三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列在季节性强降雨和周期性库水位涨落等诸多因素影响下呈现混沌特征。在对地下水位序列进行相空间重构的基础上,采用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法对其混沌特征进行验证。再用预测性能优秀的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对其进行预测,并用粒子群算法优化选取LSSVM模型的参数,以克服LSSVM模型参数选取困难的缺点。以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例进行了混沌分析,分别运用粒子群优化的LSSVM模型(PSO-LSSVM)和BP神经网络模型对STK-1水文孔地下水位进行了预测。结果表明库岸滑坡地下水位序列存在混沌特征,PSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差为0.193m,拟合优度为0.815,说明预测效果较理想,且PSO-LSSVM模型预测精度高于BP网络模型,具有较强的实用性。 相似文献
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利用2.5Ma以来经过时标调谐的宝鸡黄土剖面的粒度比值曲线,等时距(1000a)地重构了具2500个样本容量的时间序列。作者在分析此时间序列所记录的古气候变化的混沌特征后发现:2.5Ma以来的古气候是具有有限个自由度的复杂的混沌系统,吸引子关联维数为3.8,饱和嵌入维数为11,它的以最大Lyapunov指数和二阶Renyi熵表征的可预报时效(误差增大一倍所需时间)分别为0.66—0.76Ma和6600—7100a。已有的研究证明该剖面古气候时间序列的大部分时间区间受地球轨道参数的驱动,表明2.5Ma以来的古气候是一种混沌的与周期性的混合式振荡的动力系统。 相似文献
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基于时间序列多重信息利用的扩维原理和灰色系统理论的关联分析思想,提出一种应用于水文中长期预报的方法.它的特点是直接从径流序列的扩维相型关联分析中,寻求径流情势变化规律,较适合于缺乏输入因子资料或选择影响因子有困难条件下的水文中长期预报.利用海河、黄河和长江流域若干水文站的实测资料序列对该方法做了初步验证. 相似文献
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通过对黑河日径流量变化规律的探索,重点论述最大李雅普诺夫指数的确定方法,计算结果表明:黑河日径流量时间序列的最大李雅普诺夫指数为0.002012,大于零,可以判定黑河日径流量时间序列具有混沌特性. 相似文献
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地下水水位时间序列中的混沌特征 总被引：20，自引：0，他引：20
利用相空间重构技术、G -P算法以及Wolf提出的从单变量中提取Lyapunov指数的方法 ,分别计算了太原盆地 4组地下水水位时间序列的关联维数和Lyapunov指数。结果揭示在自然状态下 ,太原盆地某些孔隙潜水和孔隙承压水水位变化存在明显的混沌特征。这不仅为以后建立水位预测模型提供了理论依据 ,并且也为运用分形理论研究地质参数的时空变异性以及含水层结构的自相似性提供了进一步的支持。 相似文献