典型文献
基于因果检验的非线性系统的预测试验
文献摘要：
非线性、非平稳系统的预测是一个具有重要科学意义的研究课题.最近一些工作已将收敛交叉映射算法(convergent cross mapping,CCM)用于检验变量之间的因果关系,由于在CCM算法中,相空间中相互靠近的点在时间上具有相似的发展趋势和运动轨迹,因此该方法可以尝试应用于非线性、非平稳系统的预测试验研究中.鉴于此,本文将CCM算法分别应用于Lorenz系统和实际气候时间序列的预测中,并检测不同相空间重构方法对预测效果的影响.主要结果如下:1)不论是理想Lorenz模型还是实际气候序列,对于单变量、多变量和多视角嵌入法3种重构相空间方法而言,多视角嵌入法对变量的预测效果最好,表明对于给定长度的时间序列,重构相空间中包含的信息越多,其预测能力越强;2)将NAM(northern hemisphere annular mode)加入SAT(surface air temperature)的重构相空间中可以改善SAT的预测效果.在使用单变量、多变量和多视角嵌入法进行预测时,利用复杂系统中变量中共有信息的特性,在时间序列长度一定的情况下,可以利用动力系统的复杂性来增加系统内的信息.基于因果检验的预测建模方法,通过挖掘数据中定量信息的提取,对非线性、非平稳系统预测技巧的改进提供了一个新颖的思路.
文献关键词：
收敛交叉映射算法;因果关系;非线性预测;非线性系统
中图分类号：
作者姓名：
张绿夷;王革丽;谭桂容;吴越
作者机构：
中国科学院大气物理研究所, 中层大气和全球环境探测重点实验室, 北京 100029;中国气象局广州热带海洋气象研究所, 广州 510641;南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心,气候与环境变化国际合作联合实验室, 南京 210044;四川省气候中心, 成都 610072
文献出处：
引用格式：
[1]张绿夷;王革丽;谭桂容;吴越-.基于因果检验的非线性系统的预测试验)[J].物理学报,2022(08):37-45
A类：
收敛交叉映射算法
B类：
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AB值：
0.368059
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