[發明專利]基于時間尺度局部Hurst指數的時空標度分析方法

在審

• 申請號: 201710030397.2
• 申請日: 2017-01-17
• 公開（公告）號: CN106815431A
• 公開（公告）日: 2017-06-09
• 發明（設計）人: 孫洪廣;袁林;白倫
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 朱妃,董建林

1.一種基于時間尺度局部Hurst指數的時空標度分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)選擇研究對象，獲取目標數據，建立相應的時間序列；

2)檢驗時間序列中的目標時間序列是否含周期成分、是否呈隨機行走形態；

若是，則去除目標時間序列的周期成分，生成對應的波動增量時間序列；

若否，即目標時間序列不含周期成分、且呈噪音形態，則該目標時間序列為波動增量時間序列，直接執行下一步；

3)計算波動增量時間序列的局部Hurst指數，構成H_t序列；

4)對不同空間環境背景的H_t序列進行頻數統計，計算基于不同空間下的概率密度分布；

5)進行空間上的標度行為分析；

5-1)對基于不同空間下的概率密度分布進行高斯擬合，確定原分布和擬合分布的空間尺度下的統計特征值；

5-2)通過空間尺度下的統計特征值，考察并量化標度行為隨空間因素的變化；

6)進行時間上的標度行為分析；

6-1)按照特征時間對H_t序列進行區間劃分，確定每個時間區間段的H_t序列的基于不同時間下的概率密度分布，并確定時間尺度下的統計特征值；

6-2)通過時間尺度下的統計特征值，考察并量化標度行為隨時間因素的變化。

2.根據權利要求1所述的基于時間尺度局部Hurst指數的時空標度分析方法，其特征在于：所述步驟1)中的時間序列，是將待考察的現象或已測得的數據整理為連續的時間序列u，u＝u₁,u₂,…,u_i,…,u_N,i∈[1,N]；其中，N為自然數。

3.根據權利要求2所述的基于時間尺度局部Hurst指數的時空標度分析方法，其特征在于：所述步驟2)中的去除目標時間序列的周期成分，生成對應的波動增量時間序列，具體為，

令u_i為時間序列u中的目標時間序列，v_i為去除u_i的周期成分后的時間序列，則其中，<>為均值運算；

令x_i為v_i的波動增量時間序列，則x_i＝v_i+1-v_i。