【摘要】：當(dāng)共同因素強(qiáng)烈影響復(fù)雜自然社會(huì)系統(tǒng)中同時(shí)記錄的兩個(gè)互相關(guān)的時(shí)間序列時(shí),在不考慮這些潛在因素,直接使用去趨勢(shì)互相關(guān)分析的情況下,結(jié)果會(huì)有所偏差。本文基于多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢(shì)互相關(guān)分析(MF-TWXDFA)和多重分形去趨勢(shì)偏互相關(guān)分析(MF-DPXA),提出一種新的方法一多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢(shì)偏互相關(guān)分析(MF-TWDPCCA)。該算法的創(chuàng)新在于處理受到共同外力影響的兩條時(shí)間序列時(shí),引入了偏相關(guān)分析,以刻畫(huà)消除其余潛在時(shí)間序列影響后,兩條時(shí)間序列之間真實(shí)的互相關(guān)性,即偏互相關(guān)性。我們通過(guò)數(shù)值模擬,證明了MF-TWDPCCA偏互相關(guān)系數(shù)比MF-DPXA偏互相關(guān)系數(shù)更有優(yōu)勢(shì)。為了進(jìn)一步展示多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢(shì)偏互相關(guān)分析(MF-TWDPCCA)算法的效用,我們通過(guò)數(shù)值模擬對(duì)仿真序列進(jìn)行重分形性質(zhì)的分析,發(fā)現(xiàn)MF-TWDPCCA算法能揭示隱藏在兩條時(shí)間序列之間的真實(shí)的互相關(guān)性(偏互相關(guān)性),而MF-TWXDFA未能做到,這也說(shuō)明了在分析受共同外力影響的兩條非平穩(wěn)時(shí)間序列的相關(guān)性時(shí),進(jìn)行偏互相關(guān)分析是很有必要的。
【圖文】：

指數(shù)為和凡ｙ。我們利用Ｒ語(yǔ)言生成長(zhǎng)度為２１２的一組序列：瓜＝０．１，＼邋＝逡逑０．１，ｐ邋＝邋０．７，其中ｐ是的互相關(guān)系數(shù)，２：⑷的ｉ／ｗｒ?qū)χ笖?shù)為０．９５，耳又／＾，0邋＝逡逑／＾ｙ，ｏ邋—邋２，邐＝邋（３ｙ＾＼邋＝邋３．逡逑ＭＦ－ＴＷＤＰＣＣＡ逡逑邐邐邐邐邋－＇——邐邐－逡逑

指數(shù)為和凡ｙ。我們利用Ｒ語(yǔ)言生成長(zhǎng)度為２１２的一組序列：瓜＝０．１，＼邋＝逡逑０．１，ｐ邋＝邋０．７，，其中ｐ是的互相關(guān)系數(shù)，２：⑷的ｉ／ｗｒ?qū)χ笖?shù)為０．９５，耳又／＾，0邋＝逡逑／＾ｙ，ｏ邋—邋２，邐＝邋（３ｙ＾＼邋＝邋３．逡逑ＭＦ－ＴＷＤＰＣＣＡ逡逑邐邐邐邐邋－＇——邐邐－逡逑
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：O211.61

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 嚴(yán)中奇;徐力群;沈振中;孫一帆;;基于R/S方法的拱壩變形監(jiān)測(cè)資料分析及性態(tài)評(píng)估[J];水電能源科學(xué);2015年10期

本文編號(hào)：2686393