基于优化G-P算法求解关联维数OACSTPCD
Calculation of Correlation Dimension Based on Optimized G-P Algorithm
为了解决研究混沌关联维数主流算法G-P算法存在的问题,包括相空间和距离矩阵的循环构造,相关参量选取不当影响结论,Heaviside阶跃函数判断冗余等,提出改进的G-P算法.该算法在原理和重复计算上作出优化,在原矩阵的基础上操作形成后续矩阵及对距离矩阵进行排序,避免了循环判断,大大缩减了计算周期;对相关参量取值做出决策,使结论更严谨;对双对数图像的无标度区间采用Taylor级数法确定,使其更加直观.后续以Lorenz系统数据进行实例分析,仿真的结果…查看全部>>
In order to solve problems in the study of the mainstream algorithm G-P algorithm of chaotic associated dimension,including the cycle structure of the phase space and distance matrix,the relevant parameter selection is not properly affected,and the Heaviside step function determines redundant,etc.,an improved G-P algorithm is proposed.The algorithm is optimized in prin-ciple and repetition calculation,and operates a subsequent matrix on the basis of the orig…查看全部>>
方若望;何越磊;李再帏;路宏遥;赵彦旭
上海工程技术大学城市轨道交通学院 上海 201620上海工程技术大学城市轨道交通学院 上海 201620上海工程技术大学城市轨道交通学院 上海 201620上海工程技术大学城市轨道交通学院 上海 201620中铁二十一局集团有限公司 兰州 730070
计算机与自动化
混沌相空间重构关联维数算法优化G-P算法
chaosphase space reconstructioncorrelation dimensionalgorithmic optimizationG-P algorithm
《计算机与数字工程》 2024 (5)
1270-1274,5
国家自然科学基金项目(编号:51978393)甘肃省科技计划项目(编号:19ZD2FA001)中国铁建科技研发计划项目(编号:2019-B08)资助.
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