导读:本文包含了多尺度复杂性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:复杂系统,金融时间序列,时间序列分析,转移熵
多尺度复杂性论文文献综述
滕越[1]（2019）在《金融时间序列高阶矩波动性和多尺度复杂性研究》一文中研究指出现实社会许多复杂系统的输出,在一定程度上表现了复杂系统自身的动态特征——股票指数的波动,人体复杂的生理结构,交通路况的千变万化等。本文研究对象为金融时间序列,我们提出了多种时间序列的研究方法来分析和刻画复杂系统的动态特征。我们主要对金融市场输出的股票指数序列进行研究和讨论,衡量股票指数的一些统计学特征。本论文对叁种研究金融股票时间序列的方法进行了推广和改良:第一种是基于熵值的时间序列复杂性研究方法。熵是衡量时间序列复杂性的常用方法之一,它拥有深刻的物理背景,种类丰富,可以很好的捕捉到系统之间的非线性的关联。第二种是基于高阶矩的去趋势波动分析方法,去趋势波动分析方法是估计非平稳时间序列相关性的有效方法之一,其优势在于能够有效减小序列由局部趋势产生的非平稳性。第叁种是时间序列的局部不可逆性研究,时间不可逆性是非平稳时间序列的重要特征之一,它可以探测非线性动态系统,并刻画系统的不平稳状态。本文共分为六章,组织结构如下:第1章为引言部分。介绍本文的研究背景,研究方法,研究意义以及主要工作。第2章在转移熵的基础上提出了转移熵系数的概念,拓展了转移熵到多标度领域。这种转移熵系数提供了对测量多标度信息流进行评估的方法,是在转移熵方法和多尺度方法的基础上定义的。我们将转移熵系数模型分别应用到模拟生成序列和金融时间序列进行分析和讨论。模拟和实际数据的实验结果同时表明,复杂系统的动态机制不能用单一标度的转移熵进行探测。转移熵系数方法对时间标度同时作用于两个时间序列的转移熵的影响进行分析。第3章研究了一种用于刻画时间序列波动性的方法——去趋势波动分析方法(DFA)。在这一章中,我们将去趋势波动分析方法推广至叁阶矩和四阶矩,分析序列高阶矩的DFA,研究序列在高阶矩上的特性和更丰富的内在结构。叁阶矩反映数据分布非对称程度,四阶矩描述峰值是否突兀或是平坦,他们从不同方面反映了序列高阶矩的波动性特征。第4章将研究时间序列不可逆性推广到多尺度,研究序列在时间反转下的局部动力学不变性。整体可逆的序列不一定局部都可逆,局部不可逆性算法可以刻画时间序列整体与局部不可逆性之间的关系。局部不可逆性算法能有效地讨论随着尺度的变化,时间序列的局部不可逆波动特征。我们将该方法应用于由ARFIMA过程和逻辑映射生成的模拟数据中,来展示不可逆函数如何对多重尺度的变化做出反应。这个该方法也应用于美国、中国和欧洲等一系列金融市场,不同市场的局部不可逆性具有明显的特征。模拟和真实数据验证了局部不可逆性的合理性和适应性。第5章提出广义的近似熵模型,采用累积分布矩阵方法生成阈值r,这种方法由数据自身驱动,短序列同样适用、准确性高。为了使得对系列的动态变化具有更高的灵敏性,基于分数阶微积分的理论,我们将分数维算子引入近似熵模型,同时把分数维近似熵推广到多尺度,研究时间序列在多尺度下更丰富的动力学特征。多尺度分数维近似熵方法是在分数维近似熵方法和多尺度方法的基础上建立的,它提供了对多尺度复杂性的评估和测量。我们采用了模拟数据和真实的股票数据证明了多尺度分数维近似熵的合理性。模拟和股票数据的实验结果证明了该模型对信号演化具有高灵敏度,反映了复杂系统中的分数维近似熵如何在不同的尺度的变化上表现不同的特征,这有助于描述复杂系统的动力学特性。第6章总结了全文。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
苏贤保[2]（2019）在《黄河上游径流复杂性多尺度特征及其驱动机制研究》一文中研究指出黄河上游是黄河流域主要产水区,近几十年来剧烈的气候变化和人类活动影响,使黄河上游径流持续下降,水文循环过程发生不同程度恶化,给区域水资源系统和生态系统的可持续发展带来很大压力。不少学者对黄河上游的径流变化研究多基于单一的数理统计方法,缺乏多时间尺度的对比研究来探索区域水文系统的变异特征及其复杂性,难以量化区域气候变化和人类活动在不同时间尺度下的贡献率及其驱动机制。本研究采用黄河上游干支流12个水文站长序列径流数据,运用Mann–Kendall趋势和突变检测方法对该区域径流变化特征进行分析,采用灵活样本熵及其改进的多尺度熵对该区域不同时间尺度的径流复杂度进行研究,提出量化气候变化和人类活动对径流复杂度变化贡献率的方法,揭示不同时空尺度的径流复杂度变化驱动机制,以期为变化环境下黄河流域的水资源管理和水安全对策制定提供参考依据。本研究主要结论如下:(1)黄河上游径流变化趋势时空差异显着。年、汛期和夏秋径流均呈下降趋势,非汛期、冬春两季径流呈现整体上升趋势,湟水民和站上升趋势最显着。20世纪90年代后,气候变化和人类活动使径流年内分配趋于均匀。(2)黄河上游年、汛期和非汛期径流复杂度呈整体上升,源区吉迈站和民和站径流复杂度呈局部下降的趋势。枯水期复杂度在干流区兰州站、循化站、贵德站,支流享堂站显着上升,支流民和站和折桥站显着下降,其他站点变化不显着。干流区春冬两季径流复杂度上升,夏秋两季径流复杂度下降;支流区间径流复杂度上升最显着的是秋季,下降最显着的是夏季。人类活动是引起干流贵德站至兰州站和支流湟水民和站实测径流复杂度变化的主要因素,其年、汛期和非汛期、枯水期与非汛期的实测径流复杂度呈现分阶段变化的特点。(3)以1986年为基准期和变异期的分界点,1986年以后,气候变化和人类活动对黄河上游径流的影响时空差异显着,气候变化主要影响汛期、丰水期和夏季径流,人类活动主要影响非汛期、枯水期和秋冬两季径流。气候变化是影响源区吉迈站至唐乃亥站、大通河享堂站、洮河红旗站和大夏河折桥站径流变化的主要因素;人类活动是影响干流贵德站至兰州站、支流湟水民和站径流变化的主要因素,干流区主要受到梯级水库的影响,湟水主要受到水利工程的开发和下垫面变化的影响。(4)基流是影响黄河上游上段径流变化的一个重要因素,其年径流、非汛期、枯水期、秋冬两季径流主要依靠基流补给,近几十年来受气候变化和人类活动的共同影响,该区域产流能力和水源涵养能力下降,引起基流量下降,最终驱动径流复杂度发生变化。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-05-01）
邬厚民,程谆[3]（2018）在《基于复杂性度量与多尺度运动编码的图像动作识别算法》一文中研究指出人体动作的识别与理解是人机交互、机器人应用的关键技术之一,为了提高人体各种复杂动作的识别精度与鲁棒性,研究了基于复杂性度量与多尺度运动编码的动作识别技术。通过不同长度的滑动窗口对视频序列获取子序列;通过时间序列复杂性来度量人体运动轨迹,设计了一种多尺度的滑动窗口,从而选择出有效子序列;基于有效子序列,引入k-均值聚类分析算法,对人体运动进行编码,获取运动编码直方图;引入条件随机场对动作分类学习,完成动作识别与理解。所提出的算法在人机交互、智能家居、视频监控等领域具有较好的参考价值。(本文来源于《光学技术》期刊2018年04期）
李静海,黄文来[4]（2016）在《探索知识体系的逻辑与架构:多层次、多尺度及介尺度复杂性》一文中研究指出1.突破惯性思维模式为迎接新的科技革命,实现新的科研模式,应对全球挑战,我们迫切需要突破惯性思维。在新的科技时代,机遇多于挑战。然而,在这个新时代,政府和科技界需要意识到,最为重要的问题也许不是经常讨论的投资与回馈。现代科学技术在20世纪取得了突飞猛进的进步。人类对自然界的认识和改造自然的能力不断提升,科学在向两个极端时空尺度扩展的同时,催生了许多新技术,(本文来源于《Engineering》期刊2016年03期）
岳国峰,张永嘉,刘东[5]（2016）在《基于多尺度熵区域地下水资源系统复杂性测度》一文中研究指出以黑龙江省农垦总局红兴隆管理局为例,运用多尺度熵(MSE)测度该地区12个测站12年(2000~2011年)逐月地下水埋深序列复杂性特征,分析当地气候因素和人类活动对地下水埋深影响。结果表明,江川、597、852、宝山农场逐月地下水埋深序列复杂性等级为Ⅰ级,说明这四个农场地下水埋深可预测性最低。友谊、红旗岭、饶河、291、北兴、曙光、双鸭山七个农场地下水埋深序列复杂性等级为Ⅱ级,说明这七个农场地下水埋深预测难度中等。853农场地下水埋深序列复杂性等级为Ⅲ级,表明其地下水埋深可预测性最高。通过分析降水和水田种植面积比例与地下水埋深间关系,可知二者对地下水资源系统复杂动态变化有重要影响。研究成果揭示区域地下水埋深序列复杂性空间分布特征,识别可能影响因素,为相关领域复杂性测度研究提供参考。(本文来源于《东北农业大学学报》期刊2016年07期）
苟竞,刘俊勇,魏震波,Gareth,Taylor,刘友波[6]（2014）在《基于多尺度熵的电力能量流复杂性分析》一文中研究指出电力能量流复杂性主要体现于其动态行为的实时性、非线性及不确定性等,网络动力学行为分析是关键.本文在电力系统动力学平衡方程基础上,构建了系统势能与支路势能函数模型;通过提取扰动(或故障)后系统的能量信息,利用多尺度熵对扰动(或故障)后系统能量流演化过程进行了研究.结果表明:1)稳定运行状态下系统复杂度较低,且随着故障持续时间的增加,系统故障后呈现出更高的复杂度;2)不稳定运行状态下,系统在小尺度时间上表现出更强的不确定性,而在大尺度时间上表现出相对更明显的规则性;3)临界稳定运行状态与临界不稳定运行状态下,故障后的系统复杂度在不同时间尺度上呈现出较明显的差异,这对动态过程中临界点的识别有着积极的参考价值.本文研究揭示了电力能量流在物理动态过程中的演化机制,为电力系统动力学行为分析提供了新思路与新方法.(本文来源于《物理学报》期刊2014年20期）
赵文举[7]（2014）在《多尺度路径搜索与基于接触面的地图复杂性度量研究》一文中研究指出寻路算法在人工智能领域里处于基础性的地位，很多相关应用都需要优良的寻路算法的支持。在地图类游戏中，无论是玩家控制角色还是电脑控制角色都需要从地图上一个位置转移到另一个位置，即在地图上进行寻路。尤其是一些实时战略游戏对寻路的需求更加频繁。自从A*算法被提出以后，诸多的改进算法应运而生。有进行均匀分区的HPA*算法，有基于聚类的KM-A*算法，还有对地图进行多尺度分区的M-A*算法等等。他们都对待搜索地图进行抽象，但HPA*搜得的路径并非最优，KM-A*和M-A*则存在抽象过程过长的缺点。另一方面，寻路算法的性能很大程度上受到地图中障碍物分布的影响。因此，对于某种特定的寻路算法而言，如常用的A*类算法，创建一个适合该寻路算法的地图也显得尤为重要。于是，对于地图复杂性度量的研究也在一直进行。本文的工作主要有以下两点：1．针对M-A*在分区过程中不考虑地形分布并且形成的抽象图结点较多等问题，本文提出了一种考虑地形分布的多尺度分解路径规划加速方法（MTD-A*），用以快速寻找地图上两个指定点之间的最短路径。该算法在形成抽象图过程中，对于大面积的无障碍分区不再进行细分，简化了抽象过程；在空白分区细化实际路径时，利用Bresenham直线算法代替A*寻路，加速了寻路过程。实验结果表明，与M-A*相比，该算法形成抽象图时间更短、抽象图结点数更少、搜索速度更快。2．本文首先提出了全连通地图的概念，而后给出了接触面的定义，提出了基于接触面的地图复杂性度量方法。在对地图进行分析的过程中，我们发现地图是由一些非常简单的元素（接触面）所组成，而这些接触面的不同状态也在一定程度上决定了一张地图的复杂程度。由于在统计过程中排除了对寻路过程无影响的接触面，我们所提出的地图复杂性度量方法与基于海明距离的和基于相对海明距离的地图复杂性度量方法相比能够更准确的反映寻路困难度。(本文来源于《河北大学》期刊2014-05-01）
向郑涛,陈宇峰,李昱瑾,熊励[8]（2014）在《基于多尺度熵的交通流复杂性分析》一文中研究指出交通流演化复杂性的研究有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,为交通流的预测和控制提供理论依据.多尺度熵方法在生理时间序列和计算机网络流量的分析中得到了广泛的应用.考虑到交通流中的车辆到达和计算机网络中的分组到达具有类似特性,本文以刹车灯模型的车头时距为分析对象,利用多尺度熵方法来分析交通流演化的复杂性.分析结果表明:1)车头时距的复杂性随着时间尺度的增加而降低,反映了交通流的短时间难预测性;2)当时间尺度较小时,车头时距复杂性在自由流时和同步流时差异不大,但是,随着时间尺度的增加,自由流时车头时距的熵值迅速下降,而同步流时车头时距的熵值下降较慢.这一特性对于识别自由流中是否产生了同步流有非常重要的参考价值.本文的研究可以为揭示交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.(本文来源于《物理学报》期刊2014年03期）
杨小冬,何爱军,刘鹏,孙统风,宁新宝[9]（2011）在《基于多尺度的小鼠ECG信号复杂性与特征频率研究》一文中研究指出已有的生理信号非线性分析仅研究了信号在单一采样频率下复杂度的差异.分析认为,可通过一个频率尺度因子寻找与生命活动密切相关的多重分形特性谱参数,该参数对生理、病理活动状态具有敏感性.通过小鼠药物实验模拟不同的生理和病理条件,研究并分析了健康小鼠与不同加药组小鼠心电图(electrocardiogram,ECG)信号的质量指数谱曲率随尺度因子分布,确定该信号复杂度最强、同时对疾病最敏感的特征频率范围,并得出心跳频率、心跳动力学复杂度以及ECG信号最敏感频率范围的内在联系.结果表明,在某一尺度因子范围内,小鼠ECG信号的质量指数谱曲率绝对值最大,并且这个最大值所在的尺度因子(或频率)范围不随计算的数据长度和最大粗粒化尺度因子的变化而改变.小鼠心率与其心跳动力学非线性复杂度之间并无直接联系,只与能够表达该动力学复杂度的ECG信号最敏感的频率范围有关.与心跳动力学复杂度有直接联系的是心脏健康状况,这两者在一定尺度因子范围内正相关.随着小鼠心跳频率升高,该ECG信号的敏感频率范围段也随之向高端移动.(本文来源于《中国科学:生命科学》期刊2011年04期）
刘伟,徐伟栋,厉力华[10]（2011）在《用于纹理检索的多尺度复杂性纹理描述子》一文中研究指出提出了基于复杂性度量和图像多尺度分析的纹理特征提取方法,提取后的特征用于纹理检索。使用的复杂性度量为一维和二维C0复杂性。采用的图像多尺度分析方法有金字塔分解、小波分解(Haar小波与Db2小波)和二维经验模式分解。实验结果表明:提出的基于Db2小波分解的一维和二维C0复杂性特征是适于纹理检索的特征。它们均取得了和Gabor特征相近的检索结果,计算特征所需要的时间比Gabor特征少一个数量级。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2011年01期）
多尺度复杂性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
黄河上游是黄河流域主要产水区,近几十年来剧烈的气候变化和人类活动影响,使黄河上游径流持续下降,水文循环过程发生不同程度恶化,给区域水资源系统和生态系统的可持续发展带来很大压力。不少学者对黄河上游的径流变化研究多基于单一的数理统计方法,缺乏多时间尺度的对比研究来探索区域水文系统的变异特征及其复杂性,难以量化区域气候变化和人类活动在不同时间尺度下的贡献率及其驱动机制。本研究采用黄河上游干支流12个水文站长序列径流数据,运用Mann–Kendall趋势和突变检测方法对该区域径流变化特征进行分析,采用灵活样本熵及其改进的多尺度熵对该区域不同时间尺度的径流复杂度进行研究,提出量化气候变化和人类活动对径流复杂度变化贡献率的方法,揭示不同时空尺度的径流复杂度变化驱动机制,以期为变化环境下黄河流域的水资源管理和水安全对策制定提供参考依据。本研究主要结论如下:(1)黄河上游径流变化趋势时空差异显着。年、汛期和夏秋径流均呈下降趋势,非汛期、冬春两季径流呈现整体上升趋势,湟水民和站上升趋势最显着。20世纪90年代后,气候变化和人类活动使径流年内分配趋于均匀。(2)黄河上游年、汛期和非汛期径流复杂度呈整体上升,源区吉迈站和民和站径流复杂度呈局部下降的趋势。枯水期复杂度在干流区兰州站、循化站、贵德站,支流享堂站显着上升,支流民和站和折桥站显着下降,其他站点变化不显着。干流区春冬两季径流复杂度上升,夏秋两季径流复杂度下降;支流区间径流复杂度上升最显着的是秋季,下降最显着的是夏季。人类活动是引起干流贵德站至兰州站和支流湟水民和站实测径流复杂度变化的主要因素,其年、汛期和非汛期、枯水期与非汛期的实测径流复杂度呈现分阶段变化的特点。(3)以1986年为基准期和变异期的分界点,1986年以后,气候变化和人类活动对黄河上游径流的影响时空差异显着,气候变化主要影响汛期、丰水期和夏季径流,人类活动主要影响非汛期、枯水期和秋冬两季径流。气候变化是影响源区吉迈站至唐乃亥站、大通河享堂站、洮河红旗站和大夏河折桥站径流变化的主要因素;人类活动是影响干流贵德站至兰州站、支流湟水民和站径流变化的主要因素,干流区主要受到梯级水库的影响,湟水主要受到水利工程的开发和下垫面变化的影响。(4)基流是影响黄河上游上段径流变化的一个重要因素,其年径流、非汛期、枯水期、秋冬两季径流主要依靠基流补给,近几十年来受气候变化和人类活动的共同影响,该区域产流能力和水源涵养能力下降,引起基流量下降,最终驱动径流复杂度发生变化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多尺度复杂性论文参考文献
[1].滕越.金融时间序列高阶矩波动性和多尺度复杂性研究[D].北京交通大学.2019
[2].苏贤保.黄河上游径流复杂性多尺度特征及其驱动机制研究[D].兰州大学.2019
[3].邬厚民,程谆.基于复杂性度量与多尺度运动编码的图像动作识别算法[J].光学技术.2018
[4].李静海,黄文来.探索知识体系的逻辑与架构:多层次、多尺度及介尺度复杂性[J].Engineering.2016
[5].岳国峰,张永嘉,刘东.基于多尺度熵区域地下水资源系统复杂性测度[J].东北农业大学学报.2016
[6].苟竞,刘俊勇,魏震波,Gareth,Taylor,刘友波.基于多尺度熵的电力能量流复杂性分析[J].物理学报.2014
[7].赵文举.多尺度路径搜索与基于接触面的地图复杂性度量研究[D].河北大学.2014
[8].向郑涛,陈宇峰,李昱瑾,熊励.基于多尺度熵的交通流复杂性分析[J].物理学报.2014
[9].杨小冬,何爱军,刘鹏,孙统风,宁新宝.基于多尺度的小鼠ECG信号复杂性与特征频率研究[J].中国科学:生命科学.2011
[10].刘伟,徐伟栋,厉力华.用于纹理检索的多尺度复杂性纹理描述子[J].电路与系统学报.2011