14982.時間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)方法的性能分析及應(yīng)用研究

1、國家自然科學(xué)基金項目(61271321，61573253，61401303)高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目(20120032110068)天津市科技支撐計劃重點項目(14ZCZDSF00025)天津市應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃項目(13JCYBJCl7500)時間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)方法的性能分析及應(yīng)用研究PerformanceAnalysisofComplexNetwork—BasedTimeSeriesAnalysisMethodsandAp

2、plicationResearch學(xué)科專業(yè)研究生指導(dǎo)教師企業(yè)導(dǎo)師控制工程郭建民曾明副教授孫冰高級工程師天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院二零一五年十一月一令一血牛_廣一月中文摘要時間序列分析在物理、生物、金融等領(lǐng)域的研究中起著非常重要的作用，但是，非平穩(wěn)非線性時間序列分析一直是困擾科研人員的難題。近年來新興的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的時間序列分析方法，被廣大研究者用于挖掘非線性時間序列中包含的重要特征信息，成效顯著。但是現(xiàn)有研究仍然存在一些不足：目前研究

3、人員在特定對象上證實了各方法的有效性，卻沒有對各類方法的普適性進行深入地考察；在建網(wǎng)過程之中的模式表示、相似性測算、抗噪性能等方面仍然存在改進的空間；在復(fù)雜非線性風(fēng)場分析中鮮有應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法的報道。本文針對以上問題，對可視圖法和遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法進行了多方面的性能比較，并提出了改進的建網(wǎng)方法；在應(yīng)用方面，提出一種新的風(fēng)場時間序列分類方法。主要工作如下：一、對遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法和可視圖復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法對典型非線性信號的表征效果進行了比較。通

4、過比較兩種建網(wǎng)方法在不同Hurst指數(shù)的分形布朗運動序列，和處于不同混沌狀態(tài)的LogisticMap信號的分類效果進行比較，結(jié)果表明：遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法表征效果要優(yōu)于可視圖建網(wǎng)方法；當(dāng)分形布朗運動的Hurst指數(shù)增大時其對應(yīng)的遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)呈合并趨勢：遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和可視圖復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表征效果都存在改進的空間。二、本文提出兩種時間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建網(wǎng)改進方法。提出一種基于動態(tài)時間彎曲(DynamicTimeWarping，DTW)距離度量的

5、遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)改進方法，改進遞歸復(fù)雜網(wǎng)建網(wǎng)時的相似性度量手段；提出一種基于瞬時能量譜的可視圖網(wǎng)絡(luò)改進方法，該方法利用希爾伯特黃變換提取時序信號的瞬時能量譜，在瞬時能量～譜基礎(chǔ)上進行可視圖分析。測試結(jié)果表明新方法提取非線性特征的能力均優(yōu)于原始方法。三、提出了一種融合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)降噪和DTW遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的風(fēng)場信號分類方法。利用EMD分解和遞歸定量分析方法相結(jié)合的方式提出一種信