Phase Space Reconstruction
위상 공간 재구성

얻은 결과는 일반적으로 다음과 같은 것으로 나타났습니다. a) 이중 은닉 레이어로 구성된 ANN은 동일한 상황에서 단일 은닉 레이어 대응물보다 덜 견고하고 정확도가 떨어지는 경향이 있습니다. b) 일변량 시계열의 경우, 동적 시스템 이론에 기반한 임베딩 차원을 사용하는 위상 공간 재구성은 적절한 수의 ANN 입력 뉴런을 결정하는 효과적인 방법이고, c) 스케일링 접근을 통한 데이터 전처리는 과도한 제한 전달 함수의 출력 범위.

Hilbert-Huang 변환, 위상 공간 재구성, Poincare 섹션, 반복 플롯 및 동적 모드 분해를 사용하여 두 가지 다른 물결 모양 채널의 전환을 자세히 조사했습니다.

위상 공간 재구성 및 벡터 간의 확률 밀도 추정은 숨겨진 복잡한 정보를 제공합니다.

위상 공간 재구성), 여기서 시계열의 적절한 지연 시간과 최적의 임베딩 차원은 각각 평균 ​​상호 정보와 거짓 최근접 이웃 방법을 사용하여 결정됩니다.

연구에는 정상 및 비선형성 테스트, 위상 공간 재구성, 상관 차원 분석 및 Lyapunov 지수 분석이 포함됩니다.

이 작업은 강입자 기계에 대한 새로운 세로 위상 공간 재구성 방법을 제안합니다.

본 논문에서는 전력선 결빙 부하 데이터의 비정상, 비선형 및 간헐적 변동성을 처리하기 위해 결빙 부하 예측을 위한 다중 스케일 시계열 위상 공간 재구성 및 회귀 모델을 제안합니다.

여기에서 딥 러닝의 컨볼루션 및 풀링 개념을 도입하여 시계열의 위상 공간 재구성에서 얻은 퍼지 반복의 고유값을 계산합니다.

실험 결과는 다차원 빔 위상 공간 재구성 방향으로 새롭고 보다 광범위한 빔 특성화를 향한 경로를 엽니다.

데이터는 위상 공간 재구성, 프랙탈 차원, 최대 Lyapunov 지수(mLE)와 같은 비선형 시계열 분석 방법을 사용하여 포괄적으로 조사되었습니다.

전압 강하 소스의 인식 문제를 목표로 위상 공간 재구성 및 향상된 VGG(Visual Geometry Group) 전이 학습을 기반으로 하는 전압 강하 소스의 인식 방법을 이미지 분류 관점에서 제안합니다.

웨이블릿 분해 및 위상 공간 재구성을 기반으로 다중 해상도 SVR 트래픽 흐름 예측 모델을 제안했습니다.

그런 다음, 일련의 베어링 성능 저하 추세 매개변수의 위상 공간 재구성이 수행되고 개선된 가중 가중 1차 국부 예측 방법을 추가하여 예측을 얻습니다.

우리 연구에서는 최대 임계값 방법을 사용하여 ECG 신호의 위상 공간 재구성에서 파생된 8개의 통계적 상자 수 특성을 분류했습니다.

데이터 전처리 후, 예측 모델에 대한 각 하위 시리즈의 입력 및 출력 벡터를 동적으로 선택하기 위해 위상 공간 재구성이 사용되었습니다.

위상 공간 재구성의 이데올로기에 따라 우리는 수많은 요소를 숨기고 네트워크 고유의 속성을 은닉 벡터로 매핑합니다.

새로운 에너지원의 대규모 접근으로 인한 변동성, 다양한 예측 범위에 대한 적응성 및 부하의 시계열 특성을 목표로 본 논문에서는 위상 공간 재구성(PSR) 및 심층 믿음 네트워크(DBN)를 제안합니다. 기반의 초단기 버스 부하 예측 모델.

그런 다음 위상 공간 재구성을 기반으로 카오스 로컬 예측 알고리즘을 제안합니다.

이 논문에서는 카오스 이론을 사용하여 토양 수분 시계열에서 카오스 거동의 가능한 존재를 조사했으며, 특히 위상 공간 재구성, 상관 차원(CD), 최대 리아푸노프 지수(LLE) 및 로컬 근사 예측( LAP) 방법.

NaOL은 크로노암페로메트리 측정과 위상 공간 재구성에 의해 잠재적 진동의 진폭과 주파수에 영향을 미치는 것으로 관찰되었습니다.

기본적으로, 위상 공간 재구성과 단시간 푸리에 변환은 원래 신호를 시간-주파수 분포로 변환하기 위해 연속적으로 사용되며, 시간-주파수 다중 화면 배열을 얻기 위해 3방향 텐서로 더 배열됩니다.

주요 작업은 다음과 같습니다. 첫째, VMD는 원래 네트워크 트래픽 데이터를 여러 하위 집합으로 분해하는 데 사용됩니다. 그런 다음 각 데이터 하위 집합의 위상 공간 재구성(PSR) 후에 여러 하위 저장소가 구축됩니다. 마지막으로 훈련 세트는 예측 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.

그 후, 각 성분은 위상 공간 재구성에 의해 행렬 시계열로 확장됩니다.

그런 다음 해당 IMF에 대한 LSSVM 모델의 입력 및 출력은 위상 공간 재구성에 의해 추론됩니다.

또한, EEG 신호의 현실적인 획득은 위상 공간 재구성의 이상적인 조건을 만족시킬 수 없으므로 분석 과정에서 위상 공간 재구성이 어렵습니다.

순부하의 특성을 고려하여 위상 공간 재구성 및 심층 신경망(DNN) 기반의 초단기 예측 모델을 제안하며, 이는 두 단계로 나눌 수 있습니다.

성능 향상을 위해 본 논문에서는 다양한 MI 움직임을 디코딩하기 위한 PSR(Phase Space Reconstruction)이라는 효율적인 특징 추출 기법을 소개합니다.

인공 항문 괄약근 시스템에서 신호 전처리의 부족을 목표로, 우리는 그것을 해결하는 방법, 즉 위상 공간 재구성을 사용하여 장 1 차원 압력 신호 시퀀스의 다차원 재구성 및 분리 개선된 고속 독립 성분 분석 알고리즘을 사용하여 신호를 재구성합니다.

둘째, 분해된 데이터에 대해 위상 공간 재구성을 수행한다.

본 논문에서는 준공업로에서 폐유 바이오디젤의 산소부화 연소의 비선형 동적 특성을 전력 스펙트럼, 위상 공간 재구성, 가장 큰 Lyapunov 지수 및 0-1 테스트 방법으로 테스트했습니다.

본 연구는 저수지 토폴로지 설계 문제에 초점을 맞추었으며, 우리는 시계열의 복잡한 네트워크 개념자 기반 위상 공간 재구성을 제안합니다.

위상 공간 재구성에 의해 구성된 누락된 입력과 출력 사이의 규칙성을 감안할 때, 이 논문은 누락된 입력과 관련된 커널 행렬의 요소가 업데이트되었습니다.

FNN 방법, Cao 알고리즘, G-P 알고리즘 및 C-C 알고리즘의 4가지 종류의 삽입 차원 방법과 비교하여 G-P 알고리즘을 채택하여 위상 공간 재구성의 삽입 차원을 계산합니다.

생체 신호의 시간 특성에 의한 위상 공간 재구성 방법에 대해 설명합니다.

로렌츠 시스템의 위상 공간 재구성을 기반으로 구축된 네트워크를 분석하여 평균 경로 길이가 임베딩 차원에 따라 증가하고 반대로 클러스터 계수가 증가하는 네트워크 특성을 발견했습니다.

개선된 역전파 신경망은 대응하는 비선형 변동을 포착하기 위해 설정되고, 입력 및 출력은 위상 공간 재구성에 의해 결정되며 가중치와 임계값은 인지 전략이 있는 수정된 박쥐 알고리즘에 의해 최적화됩니다.

다음으로, 우리는 위상 공간 재구성과 ETKF의 조합이 시계열 데이터만 사용하여 예측하기 위해 Nearest Neighbor ETKF라고 하는 새로운 기술을 산출함을 보여줍니다.

첫째, 위상 공간 재구성을 통해 고차원 공간에서 풍력 시계열의 진화 궤적을 복구합니다.

해안 지역의 표면 변형에 대한 빅데이터 구조 모델을 구축하고 위상 공간 재구성 및 상관 계수 마이닝 방법을 사용하여 연안 지역의 표면 변형에 대한 분산 정보 재구성을 수행합니다.

먼저, 카오스 이론을 기반으로 상관관계가 가장 높은 과거 풍력 데이터를 찾아 위상 공간 재구성 후 RBF 신경망 훈련에 사용합니다.

그런 다음 위상 공간 재구성 및 Vinterra 필터를 기반으로 추운 지역의 겨울 온도 예측 방법을 제안합니다.

이 연구에서는 위상 공간 재구성과 푸앵카레 평면을 사용하여 감정 상태에서 뇌파(EEG)의 역학을 설명합니다.

제안된 모델의 타당성은 위상 공간 재구성 및 시각화 방법에 의해 입증됩니다.

이 연구의 목적은 위상 공간 재구성 및 Cao 방법을 통해 카오스 거동의 존재를 감지하는 것이며 예측 목적으로 국부 선형 근사법을 사용합니다.

RBM은 데이터를 인식하기 위해 위상 공간 재구성을 사용하여 혼돈 시계열에 대한 다형성의 장기 모델을 구성합니다.

본 논문에서는 AKF(Adaptive Kalman Filter)와 PSR(Phase Space Reconstruction)에 기반한 새로운 랜덤 드리프트 보상 방법을 제안한다.

둘째, 진동 시계열을 다시 한 번 예측하기 위해 위상 공간 재구성을 포함하는 지원 벡터 회귀 모델을 구성합니다.

우리 연구에서는 최대 임계값 방법을 사용하여 ECG 신호의 위상 공간 재구성에서 파생된 8개의 통계적 상자 수 특성을 분류했습니다.

이 연구에서 우리는 시간 규모 분해(ITD), 이산 웨이블릿 변환(DWT), 위상 공간 재구성(PSR) 및 신경망을 기반으로 하는 단일 채널 EEG 신호에서 간질 발작을 자동으로 식별하는 새로운 방법을 제안합니다.

결과적으로 HFSWR 전리층 클러터의 가장 큰 Lyapunov 지수 및 상관 차원과 같은 혼돈 불변량은 위상 공간 재구성에 의해 계산된 반면 HFSWR 전리층 클러터의 혼돈 역학 특성은 혼돈 및 기타 알고리즘에 대한 0-1 테스트에 의해 결정되었습니다.

위상 공간 재구성(PSR)은 카오스 시계열 분석에 널리 사용되는 방법 중 하나입니다.

로지스틱 맵에서 생성된 시퀀스는 상대적으로 작은 키 공간, 불균일한 분포, 위상 공간 재구성에 의한 공격 취약성 등 여러 약점으로 안전하지 않다는 점을 감안할 때, 본 논문에서는 새로운 2차원 상호 결합 로지스틱 맵을 제안한다. 이러한 약점을 극복하십시오.

비선형 동적 데이터 분석(위상 공간 재구성, 반복 플롯, 반복 적격성 분석 및 웨이블릿 분석)을 사용하여 연소 시스템의 동적 거동에 대한 에탄올 훈증의 효과가 50의 엔진 부하율과 2000rpm의 엔진 속도에서 조사되었습니다. %, 75% 및 100% 및 각 엔진 부하에 대해 10% 증분으로 최대 40%(에너지 기준) 에탄올 대체.

위상 공간 재구성의 목적은 고차원 위상 공간에서 카오스 어트랙터를 복원하는 것입니다.

먼저, 4개의 시간 척도에서 항공기 사고 시리즈의 지연 시간과 최적 임베딩 치수를 계산하고 사고 시리즈에 대한 위상 공간 재구성을 탐색합니다.

그런 다음 적절한 임베딩 차원과 시간 지연을 감지하여 위상 공간 재구성을 추구하여 예측 정확도를 높이고 정보 중복을 방지했습니다.