發(fā)布時(shí)間：2018-10-24 06:52

【摘要】：可視圖(Visibility Graph,VG)算法為研究時(shí)間序列的動(dòng)力學(xué)特性提供了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的思想.網(wǎng)絡(luò)的度分布反映了時(shí)間序列的動(dòng)力學(xué)特征.通過(guò)自回歸隨機(jī)過(guò)程和分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)兩種不同數(shù)據(jù),分別構(gòu)建可視圖.對(duì)比結(jié)果表明,在自回歸隨機(jī)過(guò)程中,度分布可以用指數(shù)函數(shù)刻畫(huà);而在分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)中,度分布用冪律函數(shù)刻畫(huà)更為合適.這一結(jié)論不但適用于VG算法,同時(shí)也適用于水平可視圖(Horizontal Visibility Graph,HVG)算法.
[Abstract]:The visual graph (Visibility Graph,VG) algorithm provides the idea of complex networks for studying the dynamic characteristics of time series. The degree distribution of the network reflects the dynamic characteristics of the time series. Based on two different data of autoregressive stochastic process and fractional Brownian motion, the visual graph is constructed. The results show that the degree distribution can be described by exponential function in autoregressive stochastic process, but in fractional Brownian motion it is more suitable to describe degree distribution by power law function. This conclusion is suitable not only for VG algorithm, but also for horizontal visual graph (Horizontal Visibility Graph,HVG algorithm.
【作者單位】： 華東師范大學(xué)物理與材料科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11305062)
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：2290638