埋地油气管道地磁感应电流(GIC)的混沌特性研究

空间天气影响下的钢制油气管道会产生地磁感应电流,地磁感应电流能够加速管道腐蚀,干扰管道监测装置,危及人身安全.为了研究管道地磁感应电流的非线性动力学特性,首先基于线传输理论,建立了管道地磁感应电流模型,并应用Melnikov方法对模型进行分析,揭示了地磁场与管道系统相互作用而产生混沌的机理,指出管道地磁感应电流具有出现混沌的可能性.其次,以中国西气东输一线管道中卫处6次磁暴事件数据为例,依据功率谱分析法、主分量法、关联维数法、Lyapunov指数法等多种混沌判别方法,对计算得到的地磁感应电流时间序列作了定量和定性的分析,进一步验证理论分析的结果.数学模型和实际数据两方面都表明:在空间天气影响下,埋地钢制管道系统内的地磁感应电流具有混沌特性,为空间天气影响下的钢制油气管道保护提供了理论依据.     

变参数混沌时间序列的神经网络预测研究

研究一类复杂变参数混沌系统时间序列的预测问题.首先构造一个变参数Logistic映射,分析变参数混沌系统的特点,指出动力学特征不断变化的这类系统不存在恒定形状的吸引子;结合Takens嵌入定理和神经网络理论,阐述神经网络方法预测具有恒定吸引子形状的混沌系统可行的原因,分析研究其用于预测变参数混沌系统的潜在问题.变参数Ikeda系统的神经网络预测试验验证了理论分析结果,试验还表明,简单增大预测训练样本数可能降低泛化预测精度,训练集的选择对这类系统的泛化预测效果影响极大,指出混沌时间序列预测实用化必须研究解决这类变参数混沌系统的预测. 关键词： 混沌 预测 神经网络 变参数系统     

一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌检测方法

由于混沌时间序列和随机过程具有很多类似的性质, 因而在实际中很难将两者区分开来. 混沌信号检测与识别是混沌时间序列分析中一个重要的课题. 混沌信号是由确定性的混沌映射或混沌系统产生的, 相比于高斯白噪声序列, 其在非完整的二维相空间中表现出更加丰富的结构特性. 本文通过研究混沌时间序列和高斯白噪声序列在非完整二维相空间中的分布特性, 利用混沌信号的非线性动力学特性, 提出了一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌信号检测方法. 该方法首先由接收序列得到非完整的二维相空间, 基于第一维分量大小关系实现对第二维分量的置换与分组, 进一步求得F检验统计量. 然后利用混沌系统的局部特性, 获取非完整二维相空间的动力学结构信息, 实现对混沌序列的有效检测. 在高斯白噪声条件下对多种混沌信号进行了信号检测的数值仿真. 仿真结果表明: 相比置换熵检测, 本文所提算法所需数据量小、计算简单以及具有更低的时间复杂度, 同时对噪声具有更好的鲁棒性.     

地球等离子体模式及遥感成像技术

地球等离子体层的分布主要受到地球磁层的特性影响。早期对地球磁层的研究,主要是通过采集地磁平静期的观测数据,建立半经验模型和经验模型来研究。随着成像技术的发展,可以通过遥感成像的方式,在全球尺度下获得磁扰期、平静期等不同时刻的地球等离子层分布信息,从而更直观、全面地了解磁层磁场的变化。本文研究了现有的地球等离子体层模型,详细阐述了不同地球等离子层模型的描述形式、应用特性,以及地球等离子体层遥感成像观测的方法和手段。最后,通过计算机模拟了在经验地球等离子层模型输入情况下,极轨道卫星对地球等离子体层分布的成像结果。     

道路交通流状态的多参数融合预测方法

针对道路交通流普遍存在的混沌特性以及单交通参数不足 以全面反映交通流状态的实际情况,考虑交通动力学系统中多个 交通参数之间的关联关系,提出一种新的多参数混沌时间序列预 测算法.该算法在相空间重构理论的基础上,借助Bayes估计将多个参数在 同一高维相空间中进行相点最优融合,从而增加重构相空间的系统信息量, 使得相空间的相点轨迹更加逼近原交通系统的动力学行为.同时借鉴单 参数混沌时间序列预测方法,从不同角度对动力学系统的运动状态进行描 述,以实现多参数时间序列的混沌预测.实验结果表明,通过融合多交通参数时 间序列,获得了更加完整的交通流状态变化特征.与单交通参数时间序列的预测 结果相比,其预测误差显著降低,均衡系数相应增大,提高了交通流状态预测的准确率.     

基于混沌算子网络的时间序列多步预测研究

结合相空间重构理论和时间序列分析理论,提出一种用于时间序列多步预测的网络模型.网络采用多个混沌算子加权求和的形式构成.网络各层单元采用固定权值连接,混沌算子的控制参数利用混沌优化算法进行训练调节,从而控制预测网络的动力学行为.利用已知时间序列数据构造出训练样本,训练样本在网络训练过程中仅使用一次,促使网络的动力学特性随时间的推移而变化,并逐渐逼近被预测系统的动力学特性,最终完成对未来时刻数据的预测.在对理论数据进行预测分析时,通过计算预测序列的Lyapunov指数验证了预测网络的有效性.在对实际时间序列的预测过程中,该网络表现出了良好的预测性能.仿真结果表明,该预测网络可对多种时间序列在一定的预测步长范围内实现有效的预测.     

基于偏振旋转耦合1550nm垂直腔面发射激光器环形系统产生多路高质量混沌信号

提出了一种基于三个单向偏振旋转耦合1550 nm垂直腔面发射激光器(1550 nm-VCSELs)构成的环形系统获取多路高质量混沌信号的方案.利用自旋反转模型,数值研究了该环形系统中三个VCSELs的偏振分辨非线性动力学特性;利用自相关和互信息方法讨论了注入强度和频率失谐对三个VCSELs中各偏振分量输出时间序列的时延特征(TDS)的影响.研究结果表明:通过选择合适的注入强度和频率失谐,三个VCSELs均可同时输出X-偏振分量(X-PC)和Y-偏振分量(Y-PC)的平均功率可比拟的混沌信号,而且这些混沌信号的TDS通过进一步优化耦合参数可得到较好的抑制.在此基础上,进一步对三个VCSELs输出的六路混沌信号之间的相关性进行了分析,给出了除同一VCSEL输出的X-PC与Y-PC之间存在较强的相关性外其他信号之前关联性较弱的参数范围.     

参数微扰激光超混沌系统模糊模型

研究了存在参数微扰的激光超混沌系统的Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型的逼近性及建立问题。分析了存在参数微扰的激光超混沌系统的动力学特性。基于典型T-S模糊系统的建模原理,研究了激光超混沌T-S模糊系统的通用逼近性,通过确定非线性关键变量、模糊隶属度函数及模糊规则,建立了激光超混沌系统的T-S模糊模型。仿真结果表明,所建立的模糊模型能够有效逼近存在参数微扰的激光超混沌系统。     

基于Bernstein多项式的自适应混沌时间序列预测算法

提出了利用Bernstein多项式对混沌时间序列的动力学方程进行建模的方法,并将该方法与递推最小二乘(RLS)算法相结合,从而可以自适应地逼近混沌时间序列的动力学特性,以达到预测的目的.理论分析和仿真实验表明该方法对一些常见的混沌时间序列具有较高的预测精度和较理想的准确预测率.由于RLS算法的收敛速度较快,因此该方法比较适合于对短混沌时间序列进行实时预测. 关键词： 混沌 预测 Bernstein多项式 RLS算法     

输油管道压力时间序列混沌特性研究

输油管道压力波动的内在动态特征,采用非线性的分析方法探讨了实测输油管道压力波动中存在混沌动态特性的可能性. 以6个典型的输油管道压力实测数据集为研究对象,重构相空间、求得了分形维数和Lyapunov指数谱、验证了数据的平稳性和非线性. 通过对所得结果的分析,从理论上证明了输油管道压力信号具有严格混沌动态特性. 为基于输油管道压力时间序列的研究提供了混沌理论基础. 关键词： 压力时间序列 Lyapunov指数 分形维数 混沌     

Detecting dynamical nonstationarity in time series data

Nonlinear time series analysis is becoming an ever more powerful tool to explore complex phenomena and uncover underlying patterns from irregular data recorded from experiments. However, the existence of dynamical nonstationarity in time series data causes many results of such analysis to be questionable and inconclusive. It is increasingly recognized that detecting dynamical nonstationarity is a crucial precursor to data analysis. In this paper, we present a test procedure to detect dynamical nonstationarity by directly inspecting the dependence of nonlinear statistical distributions on absolute time along a trajectory in phase space. We test this method using a broad range of data, chaotic, stochastic and power-law noise, both computer-generated and observed, and show that it provides a reliable test method in analyzing experimental data. (c) 1999 American Institute of Physics.     

A new deterministic model for chaotic reversals

We present a new chaotic system of three coupled ordinary differential equations, limited to quadratic nonlinear terms. A wide variety of dynamical regimes are reported. For some parameters, chaotic reversals of the amplitudes are produced by crisis-induced intermittency, following a mechanism different from what is generally observed in similar deterministic models. Despite its simplicity, this system therefore generates a rich dynamics, able to model more complex physical systems. In particular, a comparison with reversals of the magnetic field of the Earth shows a surprisingly good agreement, and highlights the relevance of deterministic chaos to describe geomagnetic field dynamics.     

On a recursive method for the estimation of unknown parameters of partially observed chaotic systems

We investigate a recently proposed method for on-line parameter estimation and synchronization in chaotic systems. This novel technique has been shown effective to estimate a single unknown parameter of a primary chaotic system with known functional form that is only partially observed through a scalar time series. It works by periodically updating the parameter of interest in a secondary system, with the same functional form as the primary one but no explicit coupling between their dynamic variables, in order to minimize a suitably defined cost function. In this paper, we review the basics of the method, and investigate its robustness and new extensions. In particular, we study the performance of the novel technique in the presence of noise (either observational, i.e., an additive contamination of the observed time series, or dynamical, i.e., a random perturbation of the system dynamics) and when there is a mismatch between the primary and secondary systems. Numerical results, including comparisons with other techniques, are presented. Finally, we investigate the extension of the original method to perform the estimation of two unknown parameters and illustrate its effectiveness by means of computer simulations.     

Effect of change in large and fast solar wind dynamic pressure on geosynchronous magnetic field

We present a comparison of changes in large and sharp solar wind dynamic pressure, observed by several spacecraft, with fast disturbances in the magnetospheric magnetic field, measured by the geosynchronous satellites. More than 260 changes in solar wind pressure during the period 1996--2003 are selected for this study. Large statistics show that an increase (a decrease) in dynamic pressure always results in an increase (a decrease) in the magnitude of geosynchronous magnetic field. The amplitude of response to the geomagnetic field strongly depends on the location of observer relative to the noon meridian, the value of pressure before disturbance, and the change in amplitude of pressure.     

含噪混沌时间序列预测误差分析

对于含噪混沌时间序列预测问题, 传统方法存在较大的经验性, 对预测误差的构成分析不足, 因而忽略了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异性. 本文将实际预测误差分解为预测器偏差和输入扰动误差, 并对整体最小二乘和正则化两种全局预测方法进行分析比较, 进而说明整体最小二乘适用于混沌动态的重建, 对预测器偏差影响较大, 而正则化方法能够改善预测器敏感性, 对输入扰动误差影响较大. 通过两个仿真实例, 展示了混沌动态重建与预测模型建立之间的差异, 在对比最小二乘和正则化方法的同时验证了实际预测误差受预测器偏差和输入扰动误差共同作用. 并指出, 在实际操作时应在二者间寻求平衡, 以便使模型预测精度达到最优. 关键词： 混沌时间序列预测 噪声 整体最小二乘 正则化     

Bursting oscillations as well as the bifurcation mechanism in a non-smooth chaotic geomagnetic field model

Based on the chaotic geomagnetic field model, a non-smooth factor is introduced to explore complex dynamical behaviors of a system with multiple time scales. By regarding the whole excitation term as a parameter, bifurcation sets are derived, which divide the generalized parameter space into several regions corresponding to different kinds of dynamic behaviors. Due to the existence of non-smooth factors, different types of bifurcations are presented in spiking states, such as grazing-sliding bifurcation and across-sliding bifurcation. In addition, the non-smooth fold bifurcation may lead to the appearance of a special quiescent state in the interface as well as a non-smooth homoclinic bifurcation phenomenon. Due to these bifurcation behaviors, a special transition between spiking and quiescent state can also occur.     

动力学变换法探测连续系统不稳定周期轨道

本文利用动力学变换方法和庞加莱截面方法对两种连续混沌动力学系统进行不稳定周期轨道探测研究, 并对Lorenz系统进行了替代数据法检验.结果表明:基于庞加莱截面的动力学变换改进算法 可有效探测连续混沌动力学系统中的不稳定周期轨道.     

基于复杂度分析logistic映射和Lorenz模型的研究

采用三次粗粒化方法得到了logistic映射和Lorenz模型的符号序列，运用动态非线性时间序 列分析方法——Lemper-Ziv复杂度，分别对两组符号序列进行了对比分析.对于logistic映 射，其复杂度反映了时间序列的演化；Lorenz模型三个分量的复杂度序列都具有混沌性质， 即由许多振幅非常接近而长度完全不同的循环所组成，反映了Lorenz模型内在的准周期特性 .进一步研究发现，当取不同的窗口长度时，复杂度序列的特征基本相同，并且复杂度反映 了时间序列的时空特性.因此，可以借助复杂度的计算来反演观测资料的动力学结构. 关键词： 三次粗粒化 Lemper-Ziv复杂度 logistic映射 Lorenz模型