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J-GLOBAL ID：201702273735738842   整理番号：17A1326484

日流出系列のカオス認識における合理的長さの決定【JST・京大機械翻訳】

Determination of daily time series’ reasonable length during chaotic identification

著者 (4件)： Zhou Zhangrang (河海大学水文水資源学院,南京,210098) ,  Chen Yuanfang (河海大学水文水資源学院,南京,210098) ,  Gu Shenghua (上海市水文総站,上海,200232) ,  Huang Qin (河海大学水文水資源学院,南京,210098)
資料名： Nanshuibeidiao Yushuili Keji  (Nanshuibeidiao Yushuili Keji)
巻： 15  号： 1  ページ： 55-59,101  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2964A  ISSN： 1672-1683  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： カオス理論は水文学時系列分析の重要な手段である。解析結果の信頼性を確実にするために,既存のデータを十分に利用することを主張したが,現在のところ,カオス時系列の長さがカオス特性認識に及ぼす影響に関する研究は不足している。本論文では,揚子江上流の武隆ステーションと北の観測所における毎日の流出系列(1951年~2012年)を例として,2つのカオスの解析を通して,最大Lyapunov指数のシーケンス長さへの応答を研究した。結果により、日流出時系列の長さが小さすぎると、カオス識別結果に影響を与え、結果に信頼性が欠けることが明らかになった。サンプルの長さが長くなるほど,カオス認識結果は良くなることが示されたわけではない。シーケンスの長さが3000に達すると,カオス的特性は安定し,結果は信頼でき,計算時間が短縮された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 水文学 ,  時系列分析 ,  *カオス ,  信頼性 ,  CPU時間
準シソーラス用語： Lyapunov指数 ,  長江 ,  カオス時系列 ,  カオス理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： hydrology time series analysis ,  daily runoff time series ,  the length of time series ,  chaotic identification ,  saturated correlation dimensions ,  the maximal Lyapunov exponents ,  chaotic characteristics

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 流出 ,  系列 ,  カオス