基于有限穿越可视图的时间序列网络模型

摘要：

提出了一种改进的时间序列有限穿越可视图建网方法,并对三种可视图（可视图、水平可视图、有限穿越可视图）网络度分布进行了评价.结果表明：水平可视图网络均无法有效识别各类时间序列信号（周期、分形、混沌）;对分形信号,可视图及有限穿越可视图络均具有无标度幂律形式,但抗噪能力较差;对周期信号及混沌信号,有限穿越可视图网络比可视图具有更强的抗噪性.在此基础上,采用有限穿越可视图网络从油气水三相流电导波动信号中提取了度分布特征参数,通过其特征参数组合实现了对三种典型三相流流型（水包油泡状流、水包油泡状-段塞过渡流型及水包油段塞流）较好的辨识效果.

关键词：复杂网络、统计特性、有限穿越可视图、模型评价

所属期刊栏目：61

分类号：TN911.23

资助基金：国家自然科学基金项目50974095 41 174109;国家高技术研究发展计划2007AA062231

在线出版日期：2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：86-96