时间序列的相空间重构延迟时间和嵌入维数的CC算法

资 源 简 介

时间序列的相空间重构延迟时间和嵌入维数的CC算法

详 情 说 明

相空间重构是将一维时间序列转换为高维相空间的过程，目的是揭示系统的动力学特性。重构的关键在于选择合适的延迟时间和嵌入维数，这直接影响到重构的效果和后续分析的准确性。CC算法（C-C方法）是一种常用的确定这两个参数的方法。

延迟时间的选择需要保证数据点间有足够的信息量，同时又避免过强的相关性。CC算法通过分析时间序列的自相关性和互信息，找到一个平衡点来确定延迟时间。

嵌入维数的确定则需要保证重构后的相空间能够充分展开系统的动力学特性。CC算法通过计算虚假邻点的比例来估计最小的嵌入维数，以避免轨迹在相空间中发生重叠。

CC算法的优势在于其计算效率较高，适用于不同类型的非线性系统。然而，它也存在一定的局限性，比如对噪声较为敏感，实际应用中可能需要结合其他方法进行验证。