对于GP算法的一些心得
关于时间序列混沌特性的分析，关联维数的估计无疑是最为重要的，但同时也是问题最多的一个环节。最主要的一个问题就是无标度区的确定。直接从ln C( r) -ln r 图上是难以准确判断无标度区的，必须绘制局部折线斜率图（即纵坐标为相邻两点的斜率值，横坐标为ln r或第几点）。混沌序列的ln C( r) -ln r 折线斜率图上会存在一个近似的平台，从而得到关联维的估计值。很多文章仅仅根据ln C( r)-ln r 图似是而非地说明存在所谓的无标度区，或者根本忽略必须存在无标度区才能准确判断存在有限关联维数这一基本原则，因此，得到的结论是值得商榷的。国内关于流量和降水过程混沌特性分析的研究结果一边倒地认为所研究的序列为混沌时间序列或具有混沌特性，鉴于这种情况，我选取费城1820年至1950年的月降水量时间序列进行分析，对比做出了ln C( r) -ln r 图和其折线斜率图，单单从ln C( r) -ln r 图看，当M增加到一定程度，直线段的斜率似乎不在变化，此时的斜率就认为是时间序列的关联维数，这也正是很多文献所采用的方法，然后就可以得到序列的饱和关联维，由此说明降水量具有混沌特性。但是当我们观察ln C( r) -ln r折线斜率图时，却发现图中不存在平台区域，也就是说不存在有限的关联维数，即费城降水量更像是一个随机过程。
上述分析告诉我们，在使用GP算法计算关联维时，不能武断的得出结论。这是本人在学习过程中的一些心得，希望能给大家一些启发！ LZ，能不能将你得到ln C( r) -ln r 图的程序给小弟，谢谢：tjjd18@tom.com
回复 沙发 xiaoaq 的帖子
论坛里有很多关于GP算法的讨论，你可以参考学习。遇到问题要先自己尝试去解决！ 那是不是说有时候特定的时间序列得到的不一定是混沌,需要多方面的验证,如果用GP不能得到,采用别的方法得出有没有说服力呢
回复 地板 cleverxue 的帖子
人们已经认识到对于时间序列混沌特性的分析，有必要使用不同的方法对其进行全面的检测，这些方法中关联维数的估计无疑是最为重要的。但具有非整数形式的关联维数只是混沌存在的必要条件，若使用GP得不到理想的结果，那么采用别的方法（如LE、K熵、Hurst）虽然能得出一些结论，但其可靠性会大打折扣。 能不能将你得到ln C( r) -ln r 图的程序我也正搜这个程序那,谢谢 能不能将你得到ln C( r) -ln r 图的程序我也正搜这个程序那,谢谢421069750@163.com
同感
遇到类似的问题，很晕啊，现在无从下手了我的数据用GP算法就是谁着m的增大，d不收敛。。。。。。，但是求最大LE还大于零，应该是混沌的啊！！！怎么就不收敛呢？？郁闷ing，这条路走不通了？？？、哪位再给提示提示啊。。。。谢谢啊 这是我求得的图形
回复 8楼 xiaokang 的帖子
最大LE大于零并不能说明系统是混沌的，比如对于随机运动，其最大LE也是大于零的，但是其关联维数并不收敛。因此，你分析的系统更像是随机运动 我的数据是硬件设备采集来了，我想有可能是噪声比较大，会不会是这个原因呢？先去噪如何呢？这种信号去噪采用什么方法好呢？回复 11楼 xiaokang 的帖子
噪声太大会影响结果。得根据具体信号来选择去噪方法，比如肌电信号主要是去除工频干扰。 都过去这么长时间都没有给我邮箱，摆脱了各位了，我急用啊，421069750@163.com回复 13楼 李锦鹏2008268 的帖子
你好，GP算法的相关程序已发到给定的邮箱，注意接收。建议不要直接就使用源程序，最好在看懂程序的基础上，自己动手亲自编一下，这样会加深你对算法的理解。
因为论坛上有很多关于GP算法的讨论，个人觉得参考这些帖子，应该可以自己编制出相关程序，所以不建议直接要源程序的做法，也就没有回复。 接触非线性时间不长，急需这方面的知识，楼主的G-P算法对我很有用，我想学习学习，麻烦楼主发一份程序给我huhanqiao@163.com
小弟在这先谢谢了
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