城市植被覆盖变化可预测性及其空间格局的定量递归分析——以深圳市为例

由于人口的快速增加和经济要素的大量聚集,城市是下垫面性质改变最为显著的区域。本文应用定量递归分析技术对1999-2006年逐旬的1km SPOT-VEGETATION NDVI数据进行分析,以期揭示NDVI时间系列的非线性动态特征及其空间格局。研究结果表明,深圳市的NDVI时间系列的RQA特征值居于随机系列和确定性系列之间,属于含有随机成分的确定性系列。不同覆被类型下NDVI系列的特性不同,林地区的NDVI系列规则性最高,农地区次之,建设用地区最差,表明人类活动作为一种噪声对于NDVI系列性质的扰动。用二阶Rényi熵作为NDVI系列的可预测性指标,其空间格局表现为海拔高、坡度大、林地分布集中的西北和东南部可预测性高,而海拔相对低、建设用地相对集中的中南部地区可预测性低。

定量递归分析和近似熵在心音分类识别中的应用

为了有效利用心音信号的非线性特征信息对心音信号进行分类识别,提出一种基于定量递归分析和近似熵的心音特征提取方法。首先利用递归图对心音信号进行定性分析;然后,定量提取心音的非线性特征参数:递归率、确定率、近似熵构成特征矢量;最后将特征矢量输入二叉树支持向量机,对采集到的正常以及5类心脏瓣膜性心音信号进行分类识别。对于文中提取的非线性特征参数,通过统计学分析证明了其有效性。结果表明,该方法能有效识别心音信号。

基于定量递归分析的清浊音判决

在语音信号处理中,清浊音判决的准确与否直接关系到后续语音处理的质量。该文通过分析不同的语音音素动力学物理模型在其递归图上的表现,统计定量递归分析中确定性和归一化最长对角线这两种特征参数,得到清浊音的显著差异。设定灵活合理的阈值判决语音信号的清浊音,得到了良好的试验结果。和其他传统判决方法比较,误判率有明显降低,为语音特征提取和识别研究提供了新的途径。

基于定量递归分析的校园网流量特性分析

混沌理论作为非线性理论的一个重要分支,越来越多的应用到网络流量分析中。在相空间重构的基础上,通过递归图(RP)和定量递归分析(RQA),定性和定量分析某校园网络流量的混沌特性,然后借鉴滑动窗口的概念,提出了基于混沌特征值的异常流量检测方法。

基于定量递归分析(RQA)方法的肌电信号处理

简要介绍了定量递归分析(RecurrenceQuantificationAnalysis,RQA)方法在表面肌电信号(surfaceelectromyographic,EMG)分析中的应用进展情况。应用RQA方法对不同位置的肌电信号进行自发受力分析,得出随着力量的增加,确定性值也相应增大的结论,并且与传统的频域分析变量中值频率进行比较,得出了确定性值与中值频率的关系。对电刺激诱发表面肌电信号进行RQA分析,得出了随着刺激强度的增加,RQA参数%REC、%DET、ENTR、Trend都相应增大的结论。

Roessler方程的定量递归分析

定量递归分析是递归图示法的延伸。本文用计算递归点百分数的方法，分析了Roessler方程重构相空间的延迟量与递归点百分数的关系，发现取最初的两最大值之间的中值作延迟量有最佳的重构相空间。它与其它方法所得的结果相当吻合，是一确定最佳重构相空间延迟量的新方法，直观简单。

基于定量递归分析的高压断路器机械缺陷辨识及应用

针对采用振动信号识别高压断路器(HVCBs)机械缺陷困难及难于实现工程应用问题,提出一种基于定量递归分析(RQA)的振动信号分析方法,并将其应用于变电站在运高压断路器机械缺陷辨识中。为便于缺陷部位的准确定位,将高压断路器振动信号分割为各功能子区,将各功能子区信号映射至高维相空间,以充分展示高压断路器动力学变化特征,并在相空间进行递归图重构。最后,引入递归率(RR)、确定率(DET)、最大对角线长度(Lmax)、信息熵(ENT)、层状度(LAM)和捕获时间(TT)对各功能子区递归图进行定量分析,以实现高压断路器机械缺陷的有效辨识。试验结果表明,所提方法能够准确地辨识高压断路器的机械缺陷,在实际工程应用中也表现出较高的准确率。

基于定量递归分析的天然气管线输送流量均衡调度方法

通过对天然气管线输送流量进行优化均衡调度设计,实现对天然气管线运行工况的准确监测。传统方法采用线性时间序列Wolf一步预测方法进行天然气管线输送流量调度,没能有效挖掘天然气管线输送网络中天然气流量的非线性特征,导致调度的准确性不好。提出一种基于定量递归分析的天然气管线输送流量均衡调度方法。首先构建了天然气管线的网络配置结构模型,进行输送流量序列的信号模型构建和非线性时间序列分析,对天然气流量进行相空间重构,在高维相空间中进行递归图构建,实现对天然气管线输送流量的定量递归分析,达到流量准确预测和均衡调度的目的,实现算法改进。仿真实验分析结果表明,采用该方法进行天然气管线输送流量均衡调度,天然气输送运行的工况得到改善,输送配置的均衡性较好,流量预测精度较高,调度效能增强。

基于定量递归分析的企业杠杆率动态调节机制——以河南省企业为例

河南省企业中高杠杆率的现象普遍存在,高杠杆率导致企业整体资本结构失衡,加大了企业破产风险。为了降低企业杠杆率,本文提出一种基于定量递归分析的企业杠杆率动态调节机制,选取河南省150家左右各类企业的相关数据作为样本,采用动态规划算法进行企业杠杆资金的描述性统计分析,选取投资水平作为因变量,加入现金流比率、资产负债率作为控制约束因子,进行杠杆率与企业投资率的正相关最优决策,结合主成分分析方法进行企业降杠杆率过程中的联动控制,根据不同杠杆率下的货币政策,将样本组成面板数据进行定量递归分析,实现企业杠杆率动态调节,在显著性水平下使企业整体资本结构平衡。实证数据分析结果表明,采用该方法能有效降低企业杠杆率,促进资本结构和产业结构优化,全样本的稳健性较好。

基于定量递归分析的冷轧颤振状态识别与预报

冷轧板带生产中的颤振问题始终是制约生产效率提高和高强薄板新产品开发的“瓶颈”,而过度依赖生产经验难以及时地发现并抑制冷轧颤振,因此颤振状态快速识别与预警是板带轧制智能化的重要依据,提出了基于定量递归分析与核密度估计法相结合的冷轧颤振状态识别方法,对实际生产过程积累的轧机历史振动数据进行研究。首先,分别对轧制生产过程中颤振状态和稳定状态的加速度信号进行递归图构建和定量递归分析,比较两种状态下递归图拓扑结构与定量递归分析指标的差异性;然后,利用核密度估计法计算基于不同定量递归分析指标的报警阈值,实现稳定状态和颤振状态的区分;最后,将定量递归分析指标与振动报警阈值相结合,实现对颤振状态的快速、有效辨识。研究结果表明:相较于传统的振动加速度信号时域特征指标,定量递归分析法能够更加快速地对冷轧颤振状态进行识别和预报,提高了颤振状态的辨识敏感度以及在发生颤振时的快速响应能力,不仅对实际生产具有积极的指导作用,而且对推动板带冷轧智能化具有重要意义。

基于递归特性分析和BP神经网络的电能质量扰动识别与定位(英文)

提出将递归图和定量递归分析技术引入非平稳电能扰动信号处理研究中,通过分析递归图和递归特性,选择递归量化参数定量地表征电能扰动信号的递归特性,利用定量递归分析提取的不同参数,并运用BP神经网络进行扰动训练,最终实现区分不同的电能扰动模式。进一步选择信号递归度这一特征参数,初步检测了电能扰动信号的端点。仿真实验结果表明,该方法对电压暂降、暂升、中断、振荡暂态、电压尖峰和暂态谐波等多种暂态扰动信号有较好的识别与定位,识别率在98%以上。

基于定量递归特征提取的流量监测方法

提出一种基于定量递归特征提取的流量预测算法,构建了网络端到端路由缓冲区短时网络流量的时间序列分析模型.采用虚假最近邻点算法和平均互信息算法对网络流量时间序列进行相空间重构,计算递归图平面中时频特征点占平面总点数的百分比,实现网络流量的时频熵特征提取,有效反应流量时间序列的内部结构特征和变化趋势,实现对流量的准确预测和监测.仿真结果表明,采用该算法能准确实现对网络流量相轨迹的预测判断,预测过程具有较好的抗干扰能力,预测精度较高.

基于递归图分析的压缩机故障诊断方法研究

通过有效提取往复式天然气压缩机在故障工作状态下机械振动系统的非线性特征量,对振动信号的递归图进行定量分析,研究递归图内部规律性和特征,对提取特征量的分类识别成功应用于对某型压缩机的故障诊断。仿真实验以三类典型故障类别一定样本数量的振动数据为研究对象进行,仿真结果表明定量递归分析提取的特征量具有很好的聚类性,能很好地把三类故障区分,达到对故障诊断的目的。

RQA在肌电分析中的应用

介绍了递归图的生成方法和定量递归分析 (RQA)中递归点的百分数 ,确定性线段的百分数,线段分布香农熵等分析量的意义。应用RQA分析了肱二头肌及肱桡肌在不同负重下的肌电信号 ,发现肱二头肌肌电信号的递归点百分数均比肱肌高,有较强的周期性嵌入。与同一信号所作的FFT谱分析相比较 ,RQA法有较高的区分灵敏性 ,是肌电分析的一种新方法 。

基于非线性时间序列分析的短时交通流特性分析

利用非线性时间序列分析方法对从时间一维角度出发对短时交通流的特性进行定性、定量分析。首先简要介绍了递归图和定量递归分析方法,以1min为间隔的实测交通流量数据为例,选取1d中不同的4部分,用递归图从定性方面可视化其动力学特性,然后用定量递归分析得到各部分的量化特征值,并对结果做出分析。结果表明短时交通流时间序列具有非线性、非平稳的特性,在不同的时段内分别具有随机性、混沌性和确定性。这一研究结果对短时交通流的预测具有一定的理论价值和实际意义。

基于递归图的电价信号复杂度描述

为有效描述电价的波动特性,规避电力市场风险,引入递归图及其定量递归分析法对美国加州电力市场电价信号的进行研究.研究表明电灾期与非电灾期的递归图有明显不同的结构特征,电价信号的定量递归分析中的特征量变化进一步反映了这种差异.因此,采用递归图作为电价序列的定性分析工具是有效的,用递归分析法描述电价信号复杂度是可行的.

基于非线性时间序列分析的电力系统负荷预测模型

对电力系统负荷的准确预测是保障电力系统稳定工作的关键技术,通过对电力系统的负荷准确预测,避免电力系统超负荷运行。电力系统中产生的负荷数据为一组非线性时间序列,由于负荷数据具有非线性耦合特征,导致准确预测难度较高。基于非线性时间序列分析方法,提出一种采用定量递归熵特征提取的电力系统负荷预测模型。对电力系统的负荷数据进行了信号模型构建,采用非线性时间序列分析方法对电力系统负荷数据进行定量递归分析,提取定量递归特征熵这一重要的非线性特征,以此为基础实现电力系统的负荷预测。实验结果表明,采用该算法能有效实现电力系统负荷的准确预测,精度较高,在电力系统控制中具有较好的应用价值。

基于决策电网投资效益评价模型分析与设计

为实现对电网投资效益的科学评价和预测,利用决策模型,提出一种电网投资效益评价方法。根据电网投资效益评价相关需求,构建相应的关联属性集,同时,利用关联特征融合法,对相关模糊属性特征进行科学分解处理,采用定量递归分析法,完成对递归图的构造,该递归图可以精确地表示出电网投资效益数据集。采用决策树分析法,对递归图进行规则性分析,得出系统、完整的电网投资效益评价数据集,并从这些数据集中选出相应的图谱特征量。采用相关性检验分析法,对最终评价样本进行回归分析,提高电网投资效益评价和预测能力。仿真结果表明:所提出的电网投资效益评价方法具有较高的可靠性和可行性,提高了效益评价定量分析能力。

腰部竖脊肌疲劳运动过程中表面肌电信号线性和非线性指标的变化

通过等长背伸运动负荷诱发腰部竖脊肌疲劳并记录全程表面肌电(sEMG)信号,分别以快速傅立叶变换(FFT)计算平均功率频率MPF和非线性RQA方法计算确定性线段百分数(%DET)。结果显示,MPF随着肌肉疲劳的发展而逐渐下降,而%DET呈现反向变化趋势,提示肌肉疲劳时的sEMG信号规律性在增强。%DET的变异系数CV比MPF的小,说明%DET作为腰部肌肉功能状态的评价指标具有独特的优势。

关于Petri网通信节点传输优化管理仿真研究

对Petri网下的通信节点传输进行管理,可以提高节点传输的精度和效率。由于Petri网中节点的带宽和硬件资源数量较少,当被耗尽时对一些节点提供的服务可能中断,并节点准确性差,导致节点信任值降低,而传统的节点传输管理模型是通过根据节点信任值的高低进行管理,导致Petri网通信节点传输管理能力下降、Petri网运行不畅。提出扰动分解和信任度定量递归分析的Petri网通信节点传输进行优化管理。构建了随机Petri网下的网络节点整体结构模型,分析了随机Petri网下的节点信任度影响参量,并构建参量约束函数,采用非平稳性扰动分解对信任度的干扰向量进行抑制和降维处理,采用定量递归分析方法对节点信任度特征进行优化提取。仿真结果表明,采用该方法进行Petri网下的通信节点传输管理,提高了管理能力和效率。