【摘要】：時(shí)間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析近些年已發(fā)展成為非線性信號(hào)分析領(lǐng)域的一個(gè)國(guó)際熱點(diǎn)課題.為了能更有效地挖掘時(shí)間序列(特別是非線性時(shí)間序列)中的結(jié)構(gòu)特征,同時(shí)簡(jiǎn)化時(shí)間序列分析的復(fù)雜度,提出了一種新的基于時(shí)間序列符號(hào)化結(jié)合滑窗技術(shù)模式表征的有向加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)方法.該方法首先按照等概率區(qū)段劃分的方式將時(shí)間序列做符號(hào)化處理,結(jié)合滑窗技術(shù)確定不同時(shí)刻的符號(hào)化模式作為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn);然后將待分析時(shí)間序列符號(hào)化模式的轉(zhuǎn)換頻次和方向作為網(wǎng)絡(luò)連邊的權(quán)重和方向,從而建立時(shí)間序列有向加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò).通過(guò)對(duì)Logistic系統(tǒng)不同參數(shù)設(shè)置對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)測(cè)試結(jié)果表明,相比經(jīng)典的可視圖建網(wǎng)方法,本文方法的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠芨?jiǎn)潔、直觀地展示時(shí)間序列的結(jié)構(gòu)特征.進(jìn)而,將本文方法應(yīng)用于規(guī)則排列采集的自然風(fēng)場(chǎng)信號(hào)分析,其網(wǎng)絡(luò)特性指標(biāo)能較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)采集信號(hào)的排布規(guī)律,而可視圖建網(wǎng)方法的網(wǎng)絡(luò)特性指標(biāo)沒(méi)有任何規(guī)律性的結(jié)果.
[Abstract]:In recent years, time series complex network analysis has become an international hot topic in the field of nonlinear signal analysis. In order to more effectively mine the structural features in time series (especially nonlinear time series) and simplify the complexity of time series analysis, In this paper, a new method based on time series symbolization combined with sliding window technique is proposed to construct a directed weighted complex network. In this method, the time series are symbolized according to the equal probability section, and the symbolization mode at different times is determined by the sliding window technology as the node of the network. Then, the transformation frequency and direction of the symbolic pattern of the time series to be analyzed are taken as the weights and directions of the connected edges of the network, and then the directed weighted complex network of the time series is established. The test results of complex network with time series corresponding to different parameters of Logistic system show that compared with the classical visual graph method, the network topology of this method can be more concise and intuitively show the structural characteristics of the time series. Furthermore, this method is applied to the analysis of the natural wind field signals collected by regular arrangement. The network characteristic index can accurately predict the distribution of the collected signals, but the network characteristic index of the visual graph network building method has no regular results.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院機(jī)器人與自主系統(tǒng)研究所天津市過(guò)程檢測(cè)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61271321,61573253)資助的課題~~
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：2200539