论文题目: 多变量状态空间预报法在气候序列中的应用
论文类型: 硕士论文
论文专业: 概率论与数理统计
作者: 吕红
导师: 陈平
关键词: 多变量时间序列,相空间重构,延迟时间,嵌入维数,指数,关联积分,邻域线性相似预报,短期气候预测
文献来源: 东南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 在现实问题中,复杂系统随处可见,通常,复杂系统都涉及许多变量,例如气候系统。在现实情形,由于这些系统的结构非常错综复杂,所能得到的信息也不够完整准确,往往很难建立精确的解析模型,对此类系统,往往通过对系统进行观察或者观测所得的时间序列进行分析。为了充分利用对气候系统进行定时观测而积累的关于它过去和现在情况的大量数据,本文结合单变量状态空间重构和传统研究中多要素分析的思路,提出了短期气候预测的一种多维变量时间序列的新模型,建立了一种客观的综合多要素的状态空间预报法。本文通过相空间重构技术,及G—P算法在MATLAB中的实现,求解出了气候时间序列的关联维数和Lyapunov指数,并以气候时间序列的预测为算例,系统的提出了两种非线性时间序列的预报方法:邻域线性相似预报和Lyapunov指数预报分析方法。通过单变量时间序列和多变量时间序列的预测误差作较,结果表明多变量重构相空间技术的预测效果相对于单变量重构有很大提高。文章的最后指出了这一方法在气候预测中的应用价值和前景.
论文目录:
摘要
ABSTRACT
前言
第一章 天气学与气候学
1.1 20 世纪回顾和21 世纪展望
1.2 天气系统类
1.3 气象经济：信息创造财富
第二章 非线性时间序列分析
2.1 时间序列分析的历史发展
2.2 非线性时间序列分析的发展阶段和特点
2.3 气候系统的非平稳性
2.4 非线性系统理论在气候系统的应用
第三章 混沌理论
3.1 混沌(Chaos theory)的起源和发展
3.2 混沌的定义
3.3 时间序列相空间重构相关问题研究
3.1.1 重构方法
3.1.2 时间序列性质的鉴别
3.1.3 选取嵌入空间维数和延迟时间
3.1.4 混沌时间序列的预报
第四章 气候时间序列的预报实现
4.1 基于相空间重构理论的预测算法
4.1.1 基于Lyapunov 指数的预报方法
4.1.2 邻域相似预报法
4.2 降水时间序列的预报结果
4.2.1 降水时间序列的混沌特性
4.2.2 预报结果
4.3 误差定义及误差比较
结束语
5.1 本文总结
5.2 展望
致谢
参考文献
发布时间: 2007-06-11
参考文献
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标签：多变量时间序列论文; 相空间重构论文; 延迟时间论文; 嵌入维数论文; 指数论文; 关联积分论文; 邻域线性相似预报论文; 短期气候预测论文;