混沌时间序列分析中的G-P算法求关联

资 源 简 介

混沌时间序列分析中的G-P算法求关联

详 情 说 明

混沌时间序列分析中的G-P算法是计算关联维数的经典方法，主要用于揭示动力系统的复杂性和非线性特征。关联维数作为衡量系统复杂程度的重要指标，能够反映吸引子的几何结构特征。G-P算法通过计算相空间中点对之间的关联积分来估算维数，其核心思想是利用时间延迟重构技术将一维时间序列映射到高维相空间。算法实现时需要选择合适的延迟时间和嵌入维数，通过双对数图中线性区域的斜率来确定关联维数。这种方法在信号处理、气象预测和生物医学等领域都有广泛应用，为理解复杂系统的内在规律提供了有效工具。