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
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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