發(fā)布時間：2018-10-24 06:52

【摘要】：可視圖(Visibility Graph,VG)算法為研究時間序列的動力學(xué)特性提供了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的思想.網(wǎng)絡(luò)的度分布反映了時間序列的動力學(xué)特征.通過自回歸隨機(jī)過程和分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動兩種不同數(shù)據(jù),分別構(gòu)建可視圖.對比結(jié)果表明,在自回歸隨機(jī)過程中,度分布可以用指數(shù)函數(shù)刻畫;而在分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動中,度分布用冪律函數(shù)刻畫更為合適.這一結(jié)論不但適用于VG算法,同時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】：國家自然科學(xué)基金(11305062)
【分類號】：O157.5

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本文編號：2290638