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1、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61271321,61573253,61401303)高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20120032110068)天津市科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(14ZCZDSF00025)天津市應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(13JCYBJCl7500)時(shí)間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)方法的性能分析及應(yīng)用研究PerformanceAnalysisofComplexNetwork—BasedTimeSeriesAnalysisMethodsandAp
2、plicationResearch學(xué)科專業(yè)研究生指導(dǎo)教師企業(yè)導(dǎo)師控制工程郭建民曾明副教授孫冰高級(jí)工程師天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院二零一五年十一月一令一血牛_廣一月中文摘要時(shí)間序列分析在物理、生物、金融等領(lǐng)域的研究中起著非常重要的作用,但是,非平穩(wěn)非線性時(shí)間序列分析一直是困擾科研人員的難題。近年來(lái)新興的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列分析方法,被廣大研究者用于挖掘非線性時(shí)間序列中包含的重要特征信息,成效顯著。但是現(xiàn)有研究仍然存在一些不足:目前研究
3、人員在特定對(duì)象上證實(shí)了各方法的有效性,卻沒(méi)有對(duì)各類方法的普適性進(jìn)行深入地考察;在建網(wǎng)過(guò)程之中的模式表示、相似性測(cè)算、抗噪性能等方面仍然存在改進(jìn)的空間;在復(fù)雜非線性風(fēng)場(chǎng)分析中鮮有應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法的報(bào)道。本文針對(duì)以上問(wèn)題,對(duì)可視圖法和遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了多方面的性能比較,并提出了改進(jìn)的建網(wǎng)方法;在應(yīng)用方面,提出一種新的風(fēng)場(chǎng)時(shí)間序列分類方法。主要工作如下:一、對(duì)遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法和可視圖復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)典型非線性信號(hào)的表征效果進(jìn)行了比較。通
4、過(guò)比較兩種建網(wǎng)方法在不同Hurst指數(shù)的分形布朗運(yùn)動(dòng)序列,和處于不同混沌狀態(tài)的LogisticMap信號(hào)的分類效果進(jìn)行比較,結(jié)果表明:遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法表征效果要優(yōu)于可視圖建網(wǎng)方法;當(dāng)分形布朗運(yùn)動(dòng)的Hurst指數(shù)增大時(shí)其對(duì)應(yīng)的遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)呈合并趨勢(shì):遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和可視圖復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表征效果都存在改進(jìn)的空間。二、本文提出兩種時(shí)間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)改進(jìn)方法。提出一種基于動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲(DynamicTimeWarping,DTW)距離度量的
5、遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法,改進(jìn)遞歸復(fù)雜網(wǎng)建網(wǎng)時(shí)的相似性度量手段;提出一種基于瞬時(shí)能量譜的可視圖網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法,該方法利用希爾伯特黃變換提取時(shí)序信號(hào)的瞬時(shí)能量譜,在瞬時(shí)能量~譜基礎(chǔ)上進(jìn)行可視圖分析。測(cè)試結(jié)果表明新方法提取非線性特征的能力均優(yōu)于原始方法。三、提出了一種融合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)降噪和DTW遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的風(fēng)場(chǎng)信號(hào)分類方法。利用EMD分解和遞歸定量分析方法相結(jié)合的方式提出一種信
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