用于多变量时间序列分析的交叉与联合序分区转移网络
混沌动力学
2018-06-06 v1
摘要
我们提出从两个耦合系统（常存在同步现象）的多变量时间序列构造交叉与联合序模式转移网络。我们特别关注相同步，这是动力系统中典型的情景之一。我们系统地表明，交叉与联合序模式转移网络对相同步敏感。此外，我们发现某些特定的缺失序模式在形成参数空间中的精细结构方面起着关键作用，而置换熵测度的计算往往不能。我们得出结论：交叉与联合序分区转移网络方法为同步转变的传统符号分析提供了互补的见解。
引用
@article{arxiv.1806.01724,
title = {Cross and joint ordinal partition transition networks for multivariate time series analysis},
author = {Heng Guo and Jiayang Zhang and Yong Zou and Shuguang Guan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.01724},
year = {2018}
}
备注
11 pages, 8 figures