[发明专利]基于时间尺度局部Hurst指数的时空标度分析方法

摘要

本发明公开了一种基于时间尺度局部Hurst指数的时空标度分析方法，步骤为建立时间序列，生成波动增量时间序列；计算局部Hurst指数，构成Ht序列；对不同空间下Ht序列进行频数统计，计算空间概率密度分布；对空间概率密度分布进行高斯拟合，确定原分布和拟合分布的空间尺度统计特征值，通过统计特征值考察并量化标度行为随空间因素的变化；按照特征时间对Ht序列进行区间划分，确定每个区间Ht序列的时间概率密度分布并确定时间尺度统计特征值，通过统计特征值考察并量化标度行为随时间因素的变化。从统计角度以时间尺度局部Hurst指数的分布构造分形结构，通过统计特征值量化不同空间和时间上标度结构发生的转变。

主权项

一种基于时间尺度局部Hurst指数的时空标度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)选择研究对象，获取目标数据，建立相应的时间序列；2)检验时间序列中的目标时间序列是否含周期成分、是否呈随机行走形态；若是，则去除目标时间序列的周期成分，生成对应的波动增量时间序列；若否，即目标时间序列不含周期成分、且呈噪音形态，则该目标时间序列为波动增量时间序列，直接执行下一步；3)计算波动增量时间序列的局部Hurst指数，构成Ht序列；4)对不同空间环境背景的Ht序列进行频数统计，计算基于不同空间下的概率密度分布；5)进行空间上的标度行为分析；5‑1)对基于不同空间下的概率密度分布进行高斯拟合，确定原分布和拟合分布的空间尺度下的统计特征值；5‑2)通过空间尺度下的统计特征值，考察并量化标度行为随空间因素的变化；6)进行时间上的标度行为分析；6‑1)按照特征时间对Ht序列进行区间划分，确定每个时间区间段的Ht序列的基于不同时间下的概率密度分布，并确定时间尺度下的统计特征值；6‑2)通过时间尺度下的统计特征值，考察并量化标度行为随时间因素的变化。