基于Hurst指数的风速时间序列研究

发布时间：2022-07-08 14:53

　　为研究风速时间序列的长程相关性和自相似性,采用重标度极差分析和去趋势波动分析对风速时间序列进行相关性分析,计算风速时间序列的Hurst指数,并对其进行了功率谱密度分析,计算其谱指数.结果表明,两种方法计算所得Hurst指数都较为接近1,说明风速时间序列具有显著的自相似性和长程正相关性;但R/S分析及DFA所得Hurst指数有所差异,这一差异说明DFA可体现出非平稳风速时间序列的幂率特征.此外,对风速时间序列Hurst指数及谱指数的分析还表明了风速波动具有"1/f噪声"特征.为风速分形混沌特性研究及风速短时预测等提供了理论依据. 

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

二维Brown运动的不同轨迹Fig．1Thedifferenttrajectoriesofa2DBrownianmotion

DFA指数(Hα)及PSA指数(β)与关联特性对应关系Fig．2DiagramofthetypesofcorrelationstowhichvariousDFAexponentsHαandPSAexponentsβcorrespond

原始风速数据Fig．3Ｒawdataofthewindspeed

【参考文献】：
期刊论文
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[4]脑电信号的多重分形去趋势波动分析[J]. 邹鸣,高庸,王新猛,王琪,郑婕,庄建军,黄晓林.  北京生物医学工程. 2013 (03)
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博士论文
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硕士论文
[1]非平稳风评价及其对结构风荷载的影响[D]. 董凯华.北京交通大学 2015
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本文编号：3657229