基于多重分形的喜马拉雅山山脉特征研究

采用多重分形谱对喜马拉雅山山脉地貌特征进行分析,多重分形谱参数分层次地刻画了空间内部的精细结构,突出了异常局部变化特征,因此能够准确获取地貌特征信息;在此将美宇航局最近拍摄的一张被积雪覆盖的喜马拉雅山卫星照片图像进行处理,通过计算多重分形谱,提取了山脉分布的特征参数,在喜马拉雅山山脉具体分布以及探究地球面貌中产生积极意义。

基于多重分形参量Cq的股票市场分析

对沪深300整体指数及其中相关行业的股票进行多重分形分析,发现股票市场具有多重分形性。其中金融业、运输业、电气业的股票指数波动较小,钢铁业、煤炭业和地产业的股票指数波动较大,土木建筑业、医药业的股票指数波动处于中间位置。分析参量Cq的图像发现每一支股票都有自身的临界点,并且在由Cq构成的三维图像中代表同一行业股票的点比较集中,形成一个簇,从该图中可以看出整个大盘指数与钢铁业、煤炭业和地产业的联系比较紧密。

不同股市的多重分形特性分析——基于统计物理和MF-DFA方法

针对在股票市场分析的方法中存在的问题,用统计物理方法对上证综指和深证成指的日收盘价有关数据进行分析和比较,结果表明:上证综指和深证成指均具有多重分形特性,而且深证成指的多重分形性要强于上证综指。用MF-DFA方法对上证综指和深证成指的日收益率数据进行分析和比较,结果得出:深证成指日收益率的相关性程度高于上证综指。且小幅波动都具有持续性,大幅波动具有反持续性。这些结果对于预测股市风险、规范股市监管具有理论和现实意义。

安庆气温的多重分形消除趋势波动分析与预测

气温变化的研究对人类的生产生活具有重要的指导意义。运用多重分形消除趋势波动分析法(MF-DFA方法)先对安庆1961年至2008年的日平均气温与春夏秋冬四季的平均气温进行分析,然后预测安庆未来四季气温的变化趋势。通过分析发现安庆的日平均气温与春夏秋冬四季的平均气温均存在多重分形现象。并且预测未来四季气温变化的趋势是:春秋两季气温整体呈上升趋势变化不明显,并有可能下降,与过去的气温变化趋势有较弱的相反性;夏冬两季气温变化整体趋势将继续上升,与过去的变化趋势保持一致。