利用基于 Copula 熵的转移熵识别动力学系统中的时间滞后

变量间的时间滞后是不同领域动力学系统的关键特征，识别此类时间滞后是具有众多应用的复杂系统中的一个重要问题。转移熵（TE）最近被提出作为时间滞后识别的工具。遗憾的是，估计 TE 一直是一个公认的难题。Copula 熵（CE）是一种统计独立性测度，已证明 TE 可以仅用 CE 表示。因此，最近根据这种表示提出了一种基于 CE 的 TE 非参数估计器。本文提出使用基于 CE 的 TE 估计器来识别动力学系统中的时间滞后。实验中使用模拟数据和真实数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法能够识别四个模拟系统中的时间滞后。使用 Tetouan 市电力消耗数据的真实数据实验也表明，我们的方法能够通过从天气因素到该市电力消耗的估计 TE 识别出时间滞后的模式。