随着应用的深入和拓展,以趋势消除波动分析为基础的重分形交叉相关分析技术已逐渐成为人们进行信息提取、信息处理、信息表现研究中最常用的工具之一。对此技术涉及的基础理论、模型算法、参数估计的研究已刻不容缓。针对其迫切需要解决的关键科学问题,本项目以非线性时间序列理论、最优化理论、函数逼近论为基础,旨在揭示非平稳信号间重分形交叉相关性的生成机理,探讨信号的趋势对重分形交叉相关性的影响,阐明信号的自相关标度指数与它们重分形交叉相关标度指数之间的相互关系,建立系统化的模型和优化算法以准确计算重分形交叉相关标度指数,构造体系化的非平稳信号交叉相关性判别方法以推断其重分形特征。力求在理论与方法上有新的突破,着重解决重分形交叉相关分析技术中的瓶颈问题。最后,我们尝试将其应用在城市交通状态预报方面,为建立先进的智能化城市交通管理控制策略和技术奠定坚实的理论基础。
随着应用的深入和拓展,以趋势消除波动分析为基础的重分形交叉相关分析技术已逐渐成为人们进行信息提取、信息处理、信息表现研究中最常用的工具之一。对此技术涉及的基础理论、模型算法、参数估计的研究已刻不容缓。针对其迫切需要解决的关键科学问题,本项目以非线性时间序列理论、最优化理论、函数逼近论为基础,揭示了非平稳信号间重分形交叉相关性的生成机理,探讨了信号的趋势对重分形交叉相关性的影响,阐明了信号的自相关标度指数与它们重分形交叉相关标度指数之间的相互关系,建立了系统化的模型和优化算法以准确计算重分形交叉相关标度指数,构造了体系化的非平稳信号交叉相关性判别方法以推断其重分形特征。我们在理论与方法上有新的突破,着重解决了重分形交叉相关分析技术中的瓶颈问题。最后,我们尝试了将其应用在城市交通状态预报方面,为建立先进的智能化城市交通管理控制策略和技术奠定了坚实的理论基础。在过去三年里,我们按计划如期进行,顺利解决了各关键科学问题,完成了各项预定目标。2010年以来,项目组成员在国内外核心期刊发表相关的标注本项目号论文25篇,其中SCI检索论文23篇,另外又投稿论文10余篇,其中已接受6篇。
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数据更新时间:2023-05-31
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基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
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非平稳时间序列的重分形DFA理论及其在交通堵塞预警上的应用
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基于图像处理的非平稳信号分形特征提取及应用
基于多重分形理论的非平稳时间序列的畸变机理研究及应用