预测动力系统时间序列的 underlying potential
数据分析、统计与概率
2015-06-12 v2 地球物理
摘要
我们介绍了一种名为势预测（potential forecasting）的时间序列分析技术，该技术基于时间序列概率密度的动力学传播。我们利用经验概率分布正交逼近的多项式系数，并通过外推这些系数来预测数据的未来概率分布。该方法在人工数据上进行了测试，用于对观测到的气候数据进行后报（hindcasting），随后应用于预测北极海冰时间序列。所提出的方法论完善了关于临界点（tipping points）的“势分析”框架，该框架综合运用了多种独立的时间序列分析技术，旨在 anticipating、检测和预测包括分岔在内的非线性变化。尽管本文将其应用于气候学序列，但该方法具有普适性，可用于预测任何来源的时间序列动力学。
引用
@article{arxiv.1212.4090,
title = {Forecasting the underlying potential governing the time series of a dynamical system},
author = {V. N. Livina and G. Lohmann and M. Mudelsee and T. M. Lenton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.4090},
year = {2015}
}
备注
17 pages, 7 figures; the manuscript is accepted in Physica A