混沌时间序列相空间重构及特性识别

作者:张艳兰; 栾元重; 尹燕运; 郭喜田; 桑春阳; 杜玉喜
来源:测绘科学, 2016, 41(04): 15-18.
DOI:10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.04.004

摘要

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。

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