基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種河流混沌特性識別方法。特別是涉及一種基于多元時間序列的河 流混沌特性識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 河流是一個十分復(fù)雜的非線性動力系統(tǒng)，河流演變是否是混沌現(xiàn)象，一直沒有明 確答案。以往對河流演變包括水庫泥沙淤積過程進行長期預(yù)測，如數(shù)十年甚至上百年演變 或淤積過程，無論是用數(shù)學(xué)模型還是物理模型，預(yù)測結(jié)果往往各家都不一樣，與實際情況相 差甚遠，這問題是到底出在那里？根據(jù)混沌理論，如果河流演變是混沌現(xiàn)象，那么河流演變 預(yù)測是短期可行，長期很難預(yù)測、甚至是不可預(yù)測的。再對河流演變或水庫泥沙淤積進行長 期預(yù)測就沒有多少實際意義，只能想辦法提高短期預(yù)測精度。但河流是含有多元時間序列 的非線性復(fù)雜動力系統(tǒng)，不像一些系統(tǒng)只要能得到系統(tǒng)狀態(tài)演化信息的一維向量，即某一 個時間序列，就能夠通過對這個時間序列進行重構(gòu)，對系統(tǒng)的混沌特性做出識別。對像河流 這樣含有多元時間序列的系統(tǒng)，除了對每個時間序列進行混沌特性識別外，還需要求得這 些時間序列的混沌特性加權(quán)平均值，這樣才能夠?qū)恿鞯幕煦缣匦宰龀稣_識別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提供一種可以判斷河流演變是否是混沌現(xiàn)象，并 給出不同河型的混沌特性的基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法。
[0004] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法， 包括如下步驟：
[0005] 1)識別多元時間序列混沌特性；
[0006] 2)基于信息熵對影響河流演變的外界條件進行權(quán)重計算，計算寬深比、徑流量和 含沙量時間序列對河流演變影響權(quán)重，包括：
[0007] (1)構(gòu)建η年q個影響河流演變因素的初始矩陣Xij= (X ij), (i = 1，2, · · · η ; j = 1，2, . . . q)，n、q均為大于等于1的整數(shù)；
[0008] (2)對影響河流演變因素的歸一化處理；
[0009] (3)計算信息熵；
[0010] (4)計算影響河流演變因素的信息熵權(quán)重：
【主權(quán)項】
1. 一種基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 1) 識別多元時間序列混沌特性； 2) 基于信息熵對影響河流演變的外界條件進行權(quán)重計算，計算寬深比、徑流量和含沙 量時間序列對河流演變影響權(quán)重，包括： (1) 構(gòu)建n年q個影響河流演變因素的初始矩陣Xij= (Xij),(i= 1，2, ???]!;j= 1，2,… q)，n、q均為大于等于1的整數(shù)； (2) 對影響河流演變因素的歸一化處理； (3) 計算信息熵； (4) 計算影響河流演變因素的信息熵權(quán)重：
式中％為第j個影響因素的信息熵權(quán)重，S^為第j個影響因素的信息熵； 3) 計算寬深比、徑流量和含沙量時間序列的混沌特性加權(quán)平均值，計算公式如下：
式中：!^?為飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)加權(quán)平均值；為最大Lyapunov指數(shù)加權(quán)平均值； 別為寬深比、徑流量和含沙量時間序列飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)值；入axi分別為寬深比、徑流量和含 沙量時間序列最大Lyapunov指數(shù)值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法，其特征在于， 步驟1)所述的多元時間序列混沌特性識別，包括： (1) 時間序列相空間重構(gòu)， 對于離散時間序列{XiIi= 1，2,…，N}，則重構(gòu)嵌入相空間寫成
式中：m為嵌入維數(shù)；t為延遲時間；1為總相點數(shù)，1 =N-(m-l)t;Xi，X2，…，&為相 空間序列；通過對多元時間序列進行相空間重構(gòu)，計算多元時間序列的嵌入延遲時間t和 嵌入維數(shù)m; (2) 采用飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法、最大Lyapunov指數(shù)法、主分量分析、功率譜分析和 Kolmogorov熵中的兩種以上的方法進行多元時間序列混沌特性識別進行識別。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法，其特征在于， 步驟2)所述的對影響河流演變因素的歸一化處理是，將河流演變的影響因素記為Xij= (x。.)，（i= 1，2,…n;j= 1，2, ???q)，對Xu進行歸一化，歸一化計算公式如下：
式中：g為經(jīng)過歸一化后的值；為第i年第j項因素的實測值；x^"和x 分別為 第j個影響因素所有年中的最大值和最小值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法，其特征在于， 步驟2)所述的計算信息熵，是采用如下計算公式為：
式中4為第j個影響因素的信息熵； <為第i年第j個影響因素的歸一化值&為第j個影響因素所有年之和，
【專利摘要】一種基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法：識別多元時間序列混沌特性；基于信息熵對影響河流演變的外界條件進行權(quán)重計算，計算寬深比、徑流量和含沙量時間序列對河流演變影響權(quán)重，包括：構(gòu)建n年q個影響河流演變因素的初始矩陣、對影響河流演變因素的歸一化處理、計算信息熵和計算影響河流演變因素的信息熵權(quán)重；計算寬深比、徑流量和含沙量時間序列的混沌特性加權(quán)平均值。本發(fā)明利用所述的基于多元時間序列的河流混沌特性識別方法可以對河流的混沌特性做出識別，并可以判斷不同河型的混沌特性強弱，為河流演變預(yù)測及河道整治提供理論指導(dǎo)。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104778363
【申請?zhí)枴緾N201510176122
【發(fā)明人】徐國賓, 趙麗娜, 孫秋慧
【申請人】天津大學(xué)
【公開日】2015年7月15日
【申請日】2015年4月14日