變形分析及變形預測是一個復雜的系統(tǒng)工程,它涉及多種理論與方法;如何引進強大的數(shù)學理論和信號分析方法來了解變形的非線性、復雜性,有效地從變形監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取變形系統(tǒng)的信息,從而進行變形解釋和變形預報是一門相當重要的課題。本文主要通過對混沌時間序列的研究,探討從混沌理論的角度來進行變形分析與預報,本文研究的主要成果和具體內(nèi)容如下: 1.介紹了混沌的基本概念以及混沌時間序列的發(fā)展歷程,綜述了混沌時間序列理論在變形分析中的研究現(xiàn)狀和進展,并指出了存在的問題,提出了本文研究的內(nèi)容。 2.介紹了混沌時間序列的識別辦法,通過對變形系統(tǒng)的時間序列的混沌判別,可以研究系統(tǒng)各種各樣的運動狀態(tài),找出系統(tǒng)的運動特征,為下一步的變形系統(tǒng)分析和預測提供必要的基礎。 3.綜合介紹了混沌時間序列分析和預測的多種技術手段,并提出種新的分析和預測方法,介紹了傳統(tǒng)的利用動力學系統(tǒng)的確定性和非線性參數(shù)來分析和預測系統(tǒng)的方法,研究了運用多尺度分析理論分析系統(tǒng)的規(guī)律,進而對時間序列的預測,研究了近些年出現(xiàn)的各種智能計算工具(例如徑向基函數(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等),利用它們的學習和逼近能力建立比較復雜的非線性分析和預測模型。針對實際測量中...

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 前言
    1.1 混沌時間序列的發(fā)展歷史
        1.1.1 混沌理論
        1.1.2 混沌的基本概念
        1.1.3 混沌時間序列
    1.2 混沌時間序列在變形分析中的應用現(xiàn)狀及待研究的問題
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容和意義
    1.4 小結
第2章 非線性時間序列的混沌識別
    2.1 觀察相圖法
    2.2 LYAPUNOV指數(shù)法
    2.3 關聯(lián)維數(shù)法
    2.4 熵方法
    2.5 功率譜方法
    2.6 主分量（PCA）分析法
    2.7 C-C法
    2.8 代替數(shù)據(jù)法
    2.9 小結
第3章 混沌時間序列的分析和預測
    3.1 相空間重構理論
        3.1.1 嵌入維數(shù)的選擇
        3.1.2 時間延遲的選擇
        3.1.3 吸引子的維數(shù)
    3.2 基于LYAPUNOV指數(shù)預報
        3.2.1 Lyapunov指數(shù)的計算
        3.2.2 最大Lyapunov指數(shù)與運動軌道的關系
        3.2.3 Lyapunov指數(shù)的預報模式
    3.3 多項式擬合預測方法（全局法）
    3.4 小波多尺度分析與預測
        3.4.1 小波多分辨分解和重構的預測方法
            3.4.1.1 小波多分辨分解理論
            3.4.1.2 細節(jié)信號的功率譜估計
            3.4.1.3 混沌檢測微弱正弦周期信號
        3.4.2 小波多時間尺度分析方法
    3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡的分析和預測
        3.5.1 神經(jīng)元模型
        3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡結構
        3.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡學習規(guī)則
        3.5.4 混沌時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡預測
    3.6 混沌時間序列的噪聲處理技術
    3.7 預測精度的評價
    3.8 小結
第4章 變形數(shù)據(jù)的混沌分析及變形系統(tǒng)的混沌化研究
    4.1 變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的混沌現(xiàn)象分析
        4.1.1 變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的動力學特征
        4.1.2 大壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的混沌現(xiàn)象
            4.1.2.1 相空間重構
            4.1.2.2 計算關聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)
            4.1.2.3 實例計算
        4.1.3 邊坡變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的混沌分析
        4.1.4 地殼形變點混沌分析
    4.2 變形系統(tǒng)的混沌化研究
        4.2.1 離散變形系統(tǒng)的混沌化
        4.2.2 反饋變形系統(tǒng)的混沌化
        4.2.3 實例驗證
    4.3 本章小結
第5章 混沌時間序列分析與預測在變形分析中的應用
    5.1 數(shù)據(jù)預處理--去噪
    5.2 小波多時間尺度分析在變形混沌時間序列中的應用
        5.2.1 小波變換系數(shù)
    5.3 基于最大LYAPUNOV指數(shù)預報
        5.3.1 重構相空間
        5.3.2 Lyapunov指數(shù)和最大預測尺度
        5.3.3 應用實例分析
    5.4 混沌時間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法
        5.4.1 RBF網(wǎng)絡的預測算法
            5.4.1.1 RBF網(wǎng)絡的介紹和參數(shù)選擇
            5.4.1.2 觀測數(shù)據(jù)的分析與算例
        5.4.2 BP網(wǎng)絡的預測
            5.4.2.1 BP網(wǎng)絡參數(shù)設定
            5.4.2.2 實例分析
    5.5 基于小波分析的預測算法
        5.5.1 小波分解和重構
            5.5.1.1 小波細節(jié)分量預測模型
            5.5.1.2 小波信號重構
            5.5.1.3 小波多尺度分析與RBF網(wǎng)絡的非線性預測
            5.5.1.4 小波多尺度分析趨勢項、周期項的提取與重構
    5.6 小結
第6章 結論與展望
    6.1 本文研究工作的總結
    6.2 存在的問題和進一步研究的設想
致謝
參考文獻
個人簡介、攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文及參與的科研項目



本文編號：3948258