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利用G-P法计算关联维数

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简介：
本研究采用G-P法探讨复杂系统的混沌特性，通过计算关联维数评估数据集的分维度和复杂度，为系统分析提供新视角。 使用G-P法求取时间序列的最佳嵌入维数，并计算关联维度。

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  • 利用G-P法计算关联维数
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    本研究采用G-P法探讨复杂系统的混沌特性，通过计算关联维数评估数据集的分维度和复杂度，为系统分析提供新视角。 使用G-P法求取时间序列的最佳嵌入维数，并计算关联维度。
     
  • 运用G-P算法进行混沌分析中关联维的计算
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    本研究采用G-P算法深入探讨混沌系统的特性，着重于高效准确地计算关联维度，为复杂系统的研究提供新的视角和方法。 在混沌分析中使用G-P算法来计算关联维，并生成图形输出。
     
  • 基于G-P算法计算关联维的Matlab程序（mex版本）
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    本简介介绍了一款基于G-P算法计算关联维数的MATLAB程序插件，采用Mex编译，能够高效地分析复杂系统中的混沌行为和数据集的内在维度。 G-P算法计算关联维的Matlab程序(mex版) 文件说明： 1. GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2. LorenzData.dll - 产生Lorenz离散数据 3. normalize_1.m - 数据归一化 4. correlation_interal.c - 计算关联积分的源代码文件 5. correlation_interal.dll-计算关联积分的mex文件
     
  • MATLAB中的G-P算法求解关联维数（已调试）.rar
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现G-P算法计算时间序列数据关联维数的方法。内含详细注释与测试通过的代码，适用于研究混沌系统及复杂性分析。 关联维数不仅在相空间重构过程中用于求解嵌入维数，还在机械故障诊断中发挥了重要作用。目前计算关联维数的主要方法是GP算法。此外，已调试好的MATLAB代码可以供直接使用。
     
  • 基于G-P算法的时间序列关联维数d的Matlab计算方法
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    本文介绍了一种利用G-P算法在Matlab环境中进行时间序列数据关联维数（d）计算的方法，为复杂系统的分析提供新的工具。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：时间序列的G_P算法_计算出序列的关联维数d_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • G_P.rar_G-P_G-P关联维数与嵌入维数_matlab计算
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    本资源提供关于G-P模型关联维数和嵌入维数的MATLAB代码及计算方法，适用于复杂系统分析和混沌理论研究。 时间序列的G_P算法用于计算出序列的关联维数d，然后利用嵌入维数m≥2d+1来选取合适的嵌入维数。
     
  • 使用G-P算法通过K熵同时计算关联维和科恩哥罗夫熵（基于时间序列数据）
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    简介：本文介绍了一种利用G-P算法结合K熵方法，从时间序列数据中同步评估关联维度与科恩哥罗夫熵的技术。 G-P 算法可以同时求解关联维和Kolmogorov熵（输入时间序列数据）。相关文件包括：CorrelationIntegral.dll、LM2.p、LorenzData.dll 和 Main_KolmogorovEntropy_GP.m。
     
  • 用于计算关联维数的MATLAB程序
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    本简介介绍一款MATLAB程序，专门用于计算时间序列数据的关联维数，适用于混沌系统分析和复杂性研究。 本程序用于计算分形参数的关联维数，经过完整测试确认可用。网上的许多资源都是不完整的版本。我整合了自己的代码和网上找到的内容，确保了该程序的完整性与实用性。
     
  • 利用Java实现灰色关联算法以计算灰色关联度
    优质
    本文章介绍如何使用Java编程语言来实现灰色关联算法，并详细阐述了该方法在计算灰色关联度中的应用和优势。通过具体代码示例，帮助读者更好地理解和运用这一数据分析技术。 本程序使用Java实现灰色关联算法，计算灰色关联度，使用者可根据自身需要进行修改。