Short-term prediction of the influent quantity time series of wastewater treatment plant based on a chaos neural network model

By predicting influent quantity, a wastewater treatment plant (WWTP) can be well controlled. The nonlinear dynamic characteristic of WWTP influent quantity time series was analyzed, with the assumption that the series was predictable. Based on this, a short-term forecasting chaos neural network model of WWTP influent quantity was built by phase space reconstruction. Reasonable forecasting results were achieved using this method. Translated from Acta Scientiae Circumstantiae, 2006, 26(3): 416–419 [译自: 环境科学学报]     

不同热力学背景对城市降雨（暴雨）的影响（Ⅱ）：—降雨时序的混沌分析

首先介绍了研究复杂性系统的混沌分析方法,并利用上海城市降雨的时序资料重构了相空间,计算了一系列表征其混沌系数的特征值,对其混沌特征进行了分析,随后,文章进一步探讨在不同热力背景条件下降雨系统混沌特征,研究发现,从自然、低温到高温热力背景其降雨序列之间的可比性依次增大,而表征系统所需的独立变量数目则是依次减小,平均系统可预报尺度依次减小,最大可预报尺度依次增大。     

汶川大地震余震等待时间序列——基于混沌理论的研究

根据混沌理论,对汶川大地震余震等待时间通过相空间重构,应用互信息法、Cao方法确定出重构参数,并分别计算了该序列的关联维、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵等特征量。结果表明汶川大地震余震等待时间序列中存在明显的混沌特性,是非线性混沌动力系统演化的结果;并对余震等待时间序列的混沌性态及其产生的根源进行了简单的探索。研究结果可进一步研究汶川大地震余震等待时间序列的复杂性、演化规律及预测参考。     

Critical Reconsideration of Phase Space Embedding and Local Non-Parametric Prediction of Ozone Time Series

Phase space prediction is a feature selection method which triesto exploit non-linear dynamics of an underlying system. We describe and offer a critical reconsideration of this approach,discuss questions of whether non-linear methods are justified by the data, and apply them to ozone time series from single locations. Our main objectives are to obtain air quality forecasts in order to provide public health warnings and to provide an insight into the dynamics of the underlying system.Interestingly, comparable linear data sets (surrogates)have very similar structure and give similar predictionaccuracy to that of the ozone data. In this instance theredoes not appear to be any advantage to applying the phasespace approach to univariate time series.     

基于混沌理论的企业危机管理研究

企业的有效运行和发展历程中都不可避免会面临不同程度的危机,揭示其危机成因,回避危机、化解风险十分重要。企业危机是一个复杂的非线性的能量耗散系统,具有类似混沌的本质特征。笔者运用混沌理论,从“消极、失误、弊病”角度研究企业危机现象,着重探讨企业危机的混沌特征及其发生动因,并提出危机的混沌理论管理原则。针对企业实际,给出控制危机混沌发生,改变危机系统的动态行为,以化解或转化危机的5种对策及方法,实现企业可持续发展。     

岩土介质动静力学参数与介质物理组构参数之间的关系

岩土体是地质历史的产物,有着特定的物质组分和结构构造,从而表现出复杂的工程力学性质。为研究岩土介质动、静力学参数与岩土介质物理组构参数三者的关系,文章结合工程岩土体勘察评价,对岩土介质进行了一系列物理力学测试和波动测试,取得了一定量的测试数据。分析中特别关注了岩土介质的弹性波速与介质密度之间的关系。研究发现,岩样和土样波速与密度测试值在波速-密度参数空间中展现出了几种相对性:整体有序与局部混沌的相对性、分布域位置和结构的确定与域内参数随机分布的相对性、在某一分布域内整体样本无序与各类子样本有序的相对性。把握这几种相对性对于岩土介质的理论研究和工程应用都十分有意义。     

矿山微震时间序列的相空间构建与混沌吸引子维数确立

为了进一步挖掘矿山微震信号内蕴藏的信息,初步研究了微震信号的混沌特性。针对矿山微震信号非平稳、非线性的特点开展了以下研究:建立了一维时间序列的相空间重构模型,分析了一维和多维微震时间序列的空间相型;选取了矿山现场监测一维微震时间序列（N=2 000）,利用自相关函数求取了时间序列的延迟时间τ;建立了微震时间序列关联分维数的循环计算模型;最终确立了相应临界距离r（r=250）和相空间维数m（m=50）的值,计算求得分维数D的值为1.088 5。研究结果表明,微震一维时间序列的吸引子维数存在,同时也证明了微震时间序列具有混沌特性。该研究结果为利用混沌理论处理矿山微震数据,如初始到时精确拾取、信号特征分析与提取以及波形降噪等提供理论依据。     

基于分岔理论的人-机-环煤矿安全系统的混沌调控

运用分岔理论对人-机-环安全系统中的事故发生机制进行深层次研究;事故的演变过程具有典型的混沌特性,在煤矿安全生产这个大系统中,由于管理的缺陷,会导致人因的不安全频率的振荡和物(包括环境)因的不安全频率的振荡,互相作用,反复迭代。这些不安全频率在一定的时空上产生耦合现象,系统就会出现混沌,即可能会导致事故的发生。由此建立基于分岔理论的事故控制模型,并提出控制事故的新理念。安全工作就是要使系统的控制熵保持负值,确保系统从无序向有序的方面发展,实现本质安全化。     

混沌、分形学应用于环境科学的实证分析与探讨

论述混沌与分形的基本特征,重点提出把混沌与分形分析方法引入环境科学中,探索环境现象变化的新途径。简述了在环境影响变迁、环境污染中的若干混沌分形实例,探讨控制解决环境混沌系统不确定性问题的思路。     

基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究

针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。