...运行信息(节点电压、有功功率)的数据挖掘进行了深入研究,完成了以下主要工作：(1)将相空间重构(PSR, Phase Space Reconstruction)方法引入电能质量研究领域,考虑电压暂降、电压瞬升、电压中断、脉冲、谐波及闪变六类扰动。
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... 非线性动力学原理(Theory of Nonlinear Dynamics) 相空间重构(Reconstruction of Phase Space) 李亚普诺夫指数(Lyapunov Exponents) ...
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In the process of determining the time series prediction dimensions, we use the phase-space reconstruction techniques.
并在确定时间序列维数的过程中,采用了相空间重构技术。
参考来源 - 多要素SVM时间序列预测研究及其并行化实现Based on reconstruction of phase space of dynamical system, we research the divinable capability of time series from the point of view of nonlinear dynamics by constructing recurrence plot.2.
本文主要的研究内容如下： 1．在动力系统的相空间重构基础上，通过构造递归图，从非线性动力学的角度研究了时间序列的可预测性。
参考来源 - 基于神经网络与混沌理论的非线性时间序列预测研究The paper bases on chaos characteristics introduce the way of phase space reconstrunction and parameter counting. And experimentalize to prove the theory.
本文针对网络流量的混沌特性,介绍网络流量的相空间重构方法和参数确认的方法,并通过简单的试验验证理论的可用性。
参考来源 - 网络流量的混沌特性研究及网络流量预测算法研究Phase-space reconstruction could restore chaotic attractors in a high-dimensional phase space. Independent component analysis could find mainstreams of a signal shape.
其中相空间重构的目的在于从高维相空间中恢复混沌吸引子,独立分量分析能够找到信号的主流形,选择邻域是为了将特征相近的相点结合在一起。
参考来源 - 基于相空间重构与独立分量分析的局部独立投影降噪算法And then this chapter introduces the chaos theory briefly, including the definition of chaos, methods of chaos analysis like Lyapunov exponent and correlation dimension, state space reconstruction technique and something about the analysis of chaotic time series.
具体包括相空间重构技术、Lyapunov指数、关联维等。
参考来源 - 基于混沌分析的汇率波动研究The parameters of phrase space reconstruction and the chaos timeseries forecasting methods of the traffic flow were discussed.
就相空间重构参数的选取、交通流混沌预测方法进行了研究。
参考来源 - 交通流混沌机理研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
研究了基于相空间重构的递归图及定量递归分析。
The recurrence plots and quantification recurrence analysis on the basis of state space reconstruction are explored.
利用伪最邻近点法确定相空间重构的最小嵌入维数。
The minimum embedding dimension of reconstruction is confirmed by the false nearest neighbours method.
提出了一种基于相空间重构与支持向量机预测滑坡位移的新方法。
We presented a novel method for forecasting landslide displacement based on phase space reconstruction and support vector machine.
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