复杂时间序列的相关性及信息熵研究

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现实世界的复杂系统由多个简单的组成成分构成,而每个简单组成成分在多重时间和空间尺度上运行并相互影响.复杂系统展示出多层次的结构、自组织性的特点,这使得对复杂系统内在机制与动态的分析变得复杂而困难.分析复杂系统输出的时间序列是研究和理解其动态机制和相互作用的一个重要方法.本文从非平稳时间序列的相关性、复杂性、同步性和不可逆性等方面进行研究并探索复杂系统的内在性质,关注其在多重时间尺度上的变异性.本文主要基于重分形理论和去趋势的分析方法,探讨序列的自相关性、交叉相关性以及交叉相关性的大偏差谱;运用多重熵
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