基于小波消噪的水文系统混沌特性识别.pdfVIP

2008年2月 系统工程理论与实践 第2期 文章编号：1000-6788(2008)02·0170-06 基于小波消噪的水文系统混沌特性识别 王秀杰1，练继建1，费守明2 (1．天津大学建3-_学院，天津300072；2．天津市水利基建管理处，天津300204) 摘要： 针对噪声对水文动力系统混沌识别影响，运用小波消噪方法研究含有观测噪声的水文时间序列 的关联维数．计算结果表明，消噪后水文时间序列的饱和关联维数比消噪前有明显降低，证明了小波消 噪的有效性，为混沌水文系统中噪声的去除提供了一种新的途径． 关键词：水文系统；噪声；混沌识别；小波消噪；饱和关联维数 中圈分类号：TVl21 文献标志码：A of basedonwavelet Chaosidentification hydrologicsystem de-noising WANG Xiu-jiel，LIANJi．jianl，FEIShou．mi碍 0fCivil WaterInfrastnleture 300204， (1．School University，Tmnjin300072，China；2．Tmnjin Department，Tumjin Engineering，Tmnjin China) the ofnoiseon identificationofthe Abstract： influence thechaos Considering dynamichydrologicsystem．the series methodofwavelet is to thecorrelationdimensionofthe time de—noisingappliedstudy hydrological containing me鹪ureerror．Theresultsshowthatthesaturatedcorrelationdimensionofthede-noisedrunoffseriesdecreases themethodofwavelet is anew forthenoisereductionofthe reliable，which obviously．So de-noising providespath timeseries． hydrological identification；wavelet correlationdimension Keywords：hydrologicsystem；noise；chaos de-noising；saturated 1 引言 混沌现象的发现为决定论和随机论之间架设了一座桥梁，改变了人们以前对随机性和确定性的认识， 被认为是当代科学中革命性的成就之一．近十年来，混沌理论在气象学、工程学、经济学、医学等领域进行 了广泛深入的研究，但由于其系统本身的复杂性，以及获得的数据在产生、采集、传输、存储、变换等过程中 附加的各种噪声直接影响混沌参数的计算，甚至可能产生错误的结论，所以能否从采集信号中提取真实信 号，是揭示实际系统的本质及实际应用的一个重要问题．到目前为止，人们已提出了一些从混沌信号中去 除噪声