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探测气温时间序列的复杂性特征分析方法
发表时间：2009-07-15 浏览量：1969 下载量：805
| 全部作者： | 许娜，商朋见，袁广才 |
| 作者单位： | 北京交通大学理学院；北京交通大学光电子技术研究所 |
| 摘 要： | 首先给出离散时间序列多重分形消除趋势涨落的分析(multifractal detrended fluctuation analysis, MF-DFA)方法，并用它们研究了气温时间序列。通过分析发现：气温时间序列具有多重分形性的复杂特征。最后，用MF-DFA方法对北京市气温序列附加正弦函数趋势、幂函数趋势、指数函数趋势和对数函数趋势进行研究，发现附加趋势后多重分形性由强到弱依次是：幂函数、正弦函数、对数和指数趋势。 |
| 关 键 词： | 动力系统；多重分形消除趋势涨落分析；多重分形谱；气温序列；附加趋势 |
| Title： | Detection on the complexity characteristic analysis�methods of temperature time series |
| Author： | XU Na, SHANG Pengjian, YUAN Guangcai |
| Organization： | School of Sciences, Beijing Jiaotong University；Institute of Optoelectronics Technology, Beijing Jiaotong University |
| Abstract： | This paper introduces the multifractal detrended fluctuation analysis (MF-DFA) methods of discrete time series and uses them to study the temperature time series. It is demonstrated that the temperature time series has a complexity of multifractal behavior. Finally, the MF-DFA method is used in Beijing’s temperature time series with four-types of trends: sinusoidal, power-law, exponential and logarithm trends. Additional trends of multifractal from strong to weak are: the power-law, sinusoidal, logarithm and exponential trends.� |
| Key words： | dynamical system; multifractal detrended fluctuation analysis; multifractal spectrum; temperature time series; superposition trends |
| 发表期数： | 2009年7月第13期 |
| 引用格式： | 许娜，商朋见，袁广才. 探测气温时间序列的复杂性特征分析方法[J]. 中国科技论文在线精品论文，2009，2（13）：1350-1355. |
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