测绘科学

2016, v.41;No.214(04) 15-18

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混沌时间序列相空间重构及特性识别
The deformation monitoring of chaotic time series phase space reconstruction and feature recognition

张艳兰,栾元重,尹燕运,郭喜田,桑春阳,杜玉喜

摘要(Abstract):

相空间重构是混沌时间序列分析及预测的前提。针对地铁建设中地表沉降变形监测的弱信号数据处理问题,该文引入了混沌理论,通过采用自相关函数法和C-C法对比求得时间延迟τ,运用G-P方法和Cao方法求取嵌入维数m,从而对时间序列进行相空间重构;并通过求取最大Lvyapunov指数对时间序列进行混沌特性的判定识别。研究结论表明,系统的混沌特性,在研究地铁变形监测、运用混沌理论建模预测以及变形监测数据处理方面是值得重视的。

关键词(KeyWords): 混沌时间序列;相空间重构;参数求取;混沌识别

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 张艳兰,栾元重,尹燕运,郭喜田,桑春阳,杜玉喜

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.04.004

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