Detection of Chaos Characteristic of Population Quantity of Adult Monochamus alternatus in Forest

[Objective] The paper was to study the chaos characteristic of population quantity sequence of adult Monochamus alternatus in forest during 2006-2010.[Method] Power spectral analysis method,correlation dimensionality and embedding dimensionality,and the maximum Lyapunov index method were adopted in the paper,respectively.[Result] The results from different chaos determination methods all showed that the population quantity sequence of adult M.alternatus among forest had chaos characteristic,belonging to chaos time sequence;when the delay time τ=5 and embedding dimensionality m=15,the correlation dimensionality in the corresponding phase space D=2.807 6,and the maximum Lyapunov index λ1=0.561 3.[Conclusion] The result provided the reference for monitoring and forecast of M.alternatus.

混沌理论在油气检测中的应用尝试

混沌学是当今非线性领域的一个重要分支，用来刻划混沌系统动力学特征的最大Lyapunov指数，反映了系统的动力学变为不可预测的尺度。本文初步探讨了利用最大Lyapunov指数进行油气检测的可行性，开发出相应软件，通过实例分析，证明最大Lyapunov指数的曲线形态变化与油气分布基本吻合。

月径流序列混沌特性识别及预测

以混沌理论和相空间重构原理为基础,分析计算大峪水文站1955-2006年月径流序列的最佳延迟时间和嵌入维数;运用最大Lyapunov指数λ1>0证实大峪月径流序列具有混沌特性,从而建立了基于混沌特性的BP神经网络预测模型。仿真及预测结果表明:该模型预测精度较高,可用于大峪月径流预测。

基于混沌时间序列分析的感光式火灾识别算法

采用混沌时间序列分析法对煤油和木材两种燃料的火焰信号进行了分析,通过主分量分析证明火焰信号属于混沌时间序列,煤油火焰、木材火焰和熄火信号的二维相平面图有明显的差异,它们的关联维和最大Lyapunov指数等混沌特征量的变化范围有所不同。该文通过数据挖掘,提出采用关联维判别火焰是否存在,同时配合最大Lyapunov指数判别燃料种类。所提出的火灾识别方法对发展感光式火灾探测器有一定的指导意义。

混沌理论在NH_3—N污染指数时间序列分析中的应用

根据混沌理论,对四川省乐山岷江大桥NH3—N污染指数时间序列通过相空间重构,应用自相关法和Cao方法确定出重构参数,并分别计算了该序列的关联维、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵等特征量。结果表明,四川省乐山岷江大桥NH3—N污染指数时间序列存在明显的混沌特性,是非线性混沌动力系统演化的结果;研究结果为进一步研究NH3—N污染指数时间序列的复杂性、演化规律及预测奠定了基础,也可为岷江中上游地区水质环境监测和保护提供决策支持。

基于LabVIEW的混沌微弱信号检测系统设计

为实现微弱正弦信号的检测及后续信号处理,提出了基于LabVIEW搭建的混沌微弱信号检测系统,利用LabVIEW良好的外部接口能力,设计具有一定的实用价值。通过采用Lyapunov指数法进行微弱正弦信号的检测,检测结果证明了该方案的可行性。

改进高阶Vanderpol振子在微弱信号检测中的应用

在高精度的微弱光电信号检测系统中,存在信号被强噪声湮没的情况。针对这一问题,提出了一种基于改进高阶Vanderpol振子的微弱正弦信号定量检测方法。该方法利用改进高阶广义Vanderpol系统的高灵敏度与强抗噪性的特点提高了微弱信号检测的可靠性,再结合Lyapunov指数定量检测和90°移相补偿来实现混沌系统状态的量化判断和待测信号参数的高精度提取。仿真结果表明改进的Vanderpol振子比传统Vanderpol振子运算速度更快。与传统Duffing振子相比,在5%幅值检测误差范围内,改进的高阶广义Vanderpol系统可多获得37 dB的信噪比增益和60 dB的检测门限增益;与基于相轨迹突变定性检测待测信号幅相法相比,90°移相补偿幅相定量检测法在信噪比降低时其检测相对误差仍可控制在2%以内。改进算法实现了微弱正弦信号的高灵敏度和高精度的幅相检测。

基于混沌序列的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分,是能量管理和配电管理的基础,对电力系统日常发电计划和运行有着重要意义。本文所做的短期负荷预测是基于混沌理论进行的本文利用混沌理论完成了对郑州市短期的负荷预测。首先,采用C-C算法对重构相空间的参数嵌入维数和延迟时间进行了求解,使用小数据量法求出最大Lyapunov指数,从而进行负荷时间序列的混沌特性的判别及可预测时长范围的确定。最后,建立了基于最大Lyapunov指数预测模型,对某市的整点负荷进行了预测。

半导体激光器系统混沌激光的计算方法对比

半导体激光器系统的动力学方程是研究混沌激光的重要理论基础,其计算精度直接决定了系统产生混沌激光的仿真可靠性。针对目前国际上普遍采用的光电场分解的两种方法,即光电场的振幅-相位分解与实部-虚部分解方法,本文分别对不同的半导体激光器系统进行了研究,并进行了对比分析。结果表明,两种数值计算方法在输出光复杂度低的情况下计算结果差异较小,但进入高复杂度时,两种方法的数值计算结果存在巨大的差异。分析表明,光电场采用实部-虚部分解的数值模拟精度更高,更适用于产生复杂度较高混沌激光的半导体激光器系统的研究。

开都河日径流时间序列混沌分析与模拟

本文利用相空间重构技术和混沌理论讨论了开都河日径流的混沌性质。通过日径流时间序列的功率谱分析,从定性角度讨论了日径流时间序列的混沌特征。进一步根据互信息量法得到相空间重构的延时,再根据Cao方法得到相空间重构的嵌入维数。利用Matlab软件计算得到相空间重构的延时和最佳嵌入维数分别为τ=6,m=14。这样将一维的开都河日径流时间序列重构成14维的相空间。通过最小数据量法计算出开都河日径流时间序列最大Lyapunov指数。利用最大Lyapunov指数对开都河日径流时间序列进行定量混沌分析。最后通过二阶Volterra自适应一步模型进行模拟。结果表明:开都河日径流时间序列的功率谱是连续的,功率谱呈现随频率增高而以指数方式递减趋势,区别于具有离散尖峰谱特征的周期时间序列和具有连续的、频率和振幅不相关谱特征的随机时间序列。这从定性角度表明开都河日径流时间序列具有混沌特征。通过计算得到开都河日径流时间序列的最大Lyapunov指数0<λmax=0.0097<1,从定量角度表明开都河日径流时间序列具有较弱的混沌特征。利用二阶Volterra自适应一步模型模拟得到相关系数和相对均方根误差分别0.9376和0.2390。这说明利用Volterra自适应模型模拟效果较好。