多變量狀態(tài)空間預報法在氣候序列中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在現實問題中，復雜系統(tǒng)隨處可見，通常，復雜系統(tǒng)都涉及許多變量，例如氣候系統(tǒng)。在現實情形，由于這些系統(tǒng)的結構非常錯綜復雜，所能得到的信息也不夠完整準確，往往很難建立精確的解析模型，對此類系統(tǒng)，往往通過對系統(tǒng)進行觀察或者觀測所得的時間序列進行分析。 為了充分利用對氣候系統(tǒng)進行定時觀測而積累的關于它過去和現在情況的大量數據，本文結合單變量狀態(tài)空間重構和傳統(tǒng)研究中多要素分析的思路，提出了短期氣候預測的一種多維變量時間序列的新模型，建立了

2、一種客觀的綜合多要素的狀態(tài)空間預報法。 本文通過相空間重構技術，及G-P算法在MATLAB中的實現，求解出了氣候時間序列的關聯(lián)維數和Lyapunov指數，并以氣候時間序列的預報為算例，系統(tǒng)的提出了兩種非線性時間序列的預報方法：鄰域線性相似預報和Lyapunov指數預報分析方法。通過單變量時間序列和多變量時間序列的預測誤差比較，結果表明多變量重構相空間技術的預測效果相對于單變量重構有很大提高。文章的最后指出了這一方法在氣候預測中的

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