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1.
2.
为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径流量,以期为洮河流域和其他流域的年径流量预测提供新方法,为水利工程建设和水资源优化配置提供依据.  相似文献   
3.
可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%.  相似文献   
4.
5.
The need for efficient statistical models has increased with the flow of new data, which makes distribution theory a particularly interesting and attractive field. Here, we provide a thorough study of the applications of the Lindley distribution and its diverse generalizations. More precisely, we review some special applications in various areas, such as time series analysis, stress strength analysis, acceptance sampling plans and data analysis. We also conduct a comparative study between the Lindley distribution and some of its generalizations by using four real-life data sets.  相似文献   
6.
针对飞行器气动力多源数据融合、飞行试验气动辨识问题,提出了一种基于Chebyshev-Taylor-Fourier混合级数模型函数、不确定度平衡权函数和加权最小二乘原理的多源数据融合和辨识方法.该方法采用二元Chebyshev级数、Taylor级数和Fourier级数技术建立飞行器气动模型函数,采用权函数技术平衡各数据源间的不同精度和不确定度,采用最小二乘法原理确定超定方程组解,从而获得Chebyshev-Taylor-Fourier混合级数模型函数的各项参数值,最终确定多源数据融合的飞行器气动力(力矩)系数模型函数数学表达式.典型的应用实例表明该方法高效实用、精度可靠,工程应用前景良好.   相似文献   
7.
In recent years, the interaction between the local positivity of divisors and Okounkov bodies has attracted considerable attention, and there have been attempts to find a satisfactory theory of positivity of divisors in terms of convex geometry of Okounkov bodies. Many interesting results in this direction have been established by Choi–Hyun–Park–Won [4] and Küronya–Lozovanu [17], [18], [19] separately. The first aim of this paper is to give uniform proofs of these results. Our approach provides not only a simple new outlook on the theory but also proofs for positive characteristic in the most important cases. Furthermore, we extend the theorems on Seshadri constants to graded linear series setting. Finally, we introduce the integrated volume function to investigate the relation between Seshadri constants and filtered Okounkov bodies introduced by Boucksom–Chen [3].  相似文献   
8.
混沌时间序列在自然界以及人们的生产生活中很常见,混沌序列看似杂乱无章但相较于纯随机序列其中蕴含着一些非线性的运动特征,提出一种基于多尺度自适应阶ARMA的混沌时间序列多步预测方法.首先利用自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)对原始混沌序列进行分解,获得不同尺度的固有模态分量(IMF)和残余分量.然后采用经粒子群算法(PSO)进行阶数寻优的自回归移动平均模型(ARMA)对每一个IMF分量进行拟合预测.最后将预测得到的每一个分量相加得到原始混沌序列的预测值.基于Mackay-Glass混沌序列和太阳黑子数混沌序列进行实验分析,实验表明:与ARMA、PSO-ARMA以及CEEMDAN-ARMA方法相比,方法的预测效果有较好的提高,其平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及平均绝对百分比误差(MAPE)都有降低.  相似文献   
9.
Tao Wang 《中国物理 B》2021,30(12):120508-120508
To date, there are very few studies on the transition beyond second Hopf bifurcation in a lid-driven square cavity, due to the difficulties in theoretical analysis and numerical simulations. In this paper, we study the characteristics of the third Hopf bifurcation in a driven square cavity by applying a consistent fourth-order compact finite difference scheme rectently developed by us. We numerically identify the critical Reynolds number of the third Hopf bifurcation located in the interval of (13944.7021,13946.5333) by the method of bisection. Through Fourier analysis, it is discovered that the flow becomes chaotic with a characteristic of period-doubling bifurcation when the Reynolds number is beyond the third bifurcation critical interval. Nonlinear time series analysis further ascertains the flow chaotic behaviors via the phase diagram, Kolmogorov entropy and maximal Lyapunov exponent. The phase diagram changes interestingly from a closed curve with self-intersection to an unclosed curve and the attractor eventually becomes strange when the flow becomes chaotic.  相似文献   
10.
趋势分析和变化点检测是时间序列分析中常用的工具. 变化点检测是识别过程行为的自然或人为的突然的变化,而趋势可以定义为对逐渐偏离过去的规范的估计. 本文使用了Cox-Stuart方法和变化点算法分析时间序列数据趋势的存在,并以澳大利亚的近地表风速时间序列为例. 澳大利亚的近地表风速趋势是根据研究出的新开发的风速数据集,通过使用局部表面粗糙度信息,以及不同高度收集的混合观测数据构建. 10 m处的风的速度趋势通常会增加,而2 m处则趋于减小. 假设检验测试,变化点分析和人工检查记录表明有几个因素可能是导致差异的原因,例如伴随仪器变化的系统性偏差,随机数据错误(例如累积日错误)和数据采样问题. 均质化以及基于变化点检测的技术和多期趋势分析阐明了风速趋势不一致的根源.  相似文献   
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