基于因果检验的非线性系统的预测试验

张绿夷; 王革丽; 谭桂容; 吴越

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基于因果检验的非线性系统的预测试验

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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.

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来源
《物理学报》 |2022年第8期|37-45|共9页
作者
张绿夷; 王革丽; 谭桂容; 吴越;
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作者单位

中国科学院大气物理研究所;

中国气象局广州热带海洋气象研究所;

南京信息工程大学;

四川省气候中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
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;

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