潘昕浓 王革丽 杨培才

1)(中国科学院大气物理研究所,中层大气和全球环境探测重点实验室,北京100029)2)(中国科学院大学,北京100049)

利用慢特征分析法提取层次结构系统中的外强迫∗

潘昕浓1)2)王革丽1)†杨培才1)

1)(中国科学院大气物理研究所,中层大气和全球环境探测重点实验室,北京100029)2)(中国科学院大学,北京100049)

(2016年10月8日收到;2017年1月16日收到修改稿)

在大量真实的动力系统中,外部驱动力总是随时间发生变化,正是这种变化导致了非平稳行为的产生.因此,从此类系统的观测数据中提取和分析外强迫(也称驱动力)信号引起了人们越来越多的关注.慢特征分析法(slow feature analysis,SFA)是从非平稳时间序列中提取外强迫信息的一种有效算法.在其基础上利用变参数的Logistic映射产生的非平稳时间序列,通过数值试验进一步讨论了该方法的应用前景,并发展了一些相应的分析技术.试验结果表明,对于模型中包含两个时变驱动力参数的系统,经过一次SFA处理之后,可以进一步利用子波分析技术检索出外强迫信号中的两个参数;对于模型中有两个叠加驱动力层次的三层动力系统,可先通过一次SFA处理,提取出次慢层外强迫信号,对该信号进行二次SFA处理,可提取出最慢层外强迫信号.

非平稳系统,非线性系统,驱动力,慢特征分析

1 引言

长期以来,在绝大多数非线性时间序列分析或预报中,几乎都暗含着一个缺省的假定,即被分析的时间序列满足遍历性定理.在这样的假定下,人……