为了从时间序列中提取更多有用信息,1980年Packard等人提出了用时间序列重构 相空间的两种方法:导数重构法和坐标延迟重构法 1。从原理上讲,导数重构和坐标延 迟重构都可以用来进行相空间重构,但就实际应用而言,由于我们通常不知道混沌时间 序列的任何先验信息,而且从数值计算的角度看,数值微分是一个对误差很敏感的计算...
序列到序列模型进行数 据重构,基于多头自注意力机制的双向序列到序 列模型包括:编码器部分,以时间序列数据缺失 部分两侧的序列数据作为编码器的输入;两侧数 据分别进入两个多头自注意力层进行关键特征 进行提取;再分别输入两个双向门控递归单元神 经网络;解码器部分,将双编码器的输出数据与 解码器嵌入数据的序列相...
间重构关联积分C-C方法就是考虑到延迟时间和嵌入维数 选取的相互依赖性,根据统计学原理得到延迟时间和嵌入维 数的估计值。 空间重构,并利用主成分分析法消除多变量时间序列带来的 冗余信息和噪声问题,最终建立支持向量机模型对多变量时 间序列进行预测。 1多变量混沌时间序列相空间重构 1.1相空间重构 对于M维多变量...
目前,数据重构主要应用在植被指数、叶面积指数、地表能量平衡参数等,重构的方法包括阈值法、滤波方法和非线性拟合等。随着卫星传感器时空、波谱分辨率的提高和研究的深入,耦合了遥感反演模型和陆面过程模型的数据同化重构方法,是今后研究和应用的重要方向。关键词:遥感参数;时间序列重构;数据同化DOI:10 3724/SP J 1047...
-1 - 第 1 章 相空间重构 第 1 章 相空间重构... 1 1.1 引言...
摘要 本发明公开了一种NDVI时间序列重构的方法及系统,其方法包括:获取原始地理数据信息;对原始地理数据信息进行数据预处理;对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插,并对NDVI时间序列影像的每个像元建立三重调制的余弦函数模型;确定余弦函数模型中的初始值;基于确定的初始值进行扩展卡尔曼滤波...
多元时间序列数据的异常检测算法(MOTCN-AE).该算法首先将范数,范数差引入到滑动窗口技术,使用范数来捕捉时间窗内数据之间的时间相关性,范数差来捕两个时间窗口之间的相关性.随后利用基于统计学的时间序列特征提取方法,将原始时间序列进行特征丰富,并以此来提高检测的精度.最后结合深度学习中具有更好的记忆能力的时间...
针对传统的多尺度时间序列重构方法无法完整地提取脑电图EEG信号特征的问题,提出了一种新的多尺度时间序列重构方法——移动方差化.将EEG信号使用移动方差化方法进行序列重构,进而在多个尺度上提取时间序列的2个特征值——样本熵和方差熵.最后对所提取的特征值使用KS检验方法进行p值检验.实验证明,利用移动方差化方法重构...
基于avhrr和tm数据的时间序列较高分辨率ndvi数据集重构方法 , PP. 267-276 郭文静,李爱农,赵志强,王继燕, Keywords: ndvi,数据融合,高时空分辨率,时间序列,estarfm Full-Text Cite this paper Add to My Lib Abstract: 由于技术条件的限制,一个传感器很难同时具有高空间分辨率和高时间分辨率。然而,在高分辨...
非线性时间序列相空间重构参数选取方法研究