基于慢特征分析對連續系統的外強迫提取

作者：盧文旭,段明鏗,王革麗

摘要：外強迫隨時間的變化對于非平穩系統的影響十分重要,如何從該系統中重構或提取外強迫信息則成為研究其中動力學特征的關鍵所在。本文基于慢特征分析方法(Slow Feature Analysis,SFA)以連續系統(改變的Lorenz系統)為參考模型,分別討論在周期型強迫、減弱的周期型強迫、指數衰減型強迫、伴隨指數衰減的周期型強迫等條件下,SFA方法對模型中不同強迫信號的提取能力。結果顯示,SFA方法能夠提取作用于連續系統中的外強迫信息,其提取效果與外強迫的強度、噪聲以及嵌入維數m有關:對于越弱的外強迫或者存在越強的噪聲干擾,提取效果越差,提取信號中將出現虛假的高頻波動;嵌入維數m的增大能在一定程度上提高外強迫信號的提取效果。試驗還表明,作用在單一變量上的外強迫會將其驅動信息嵌入于系統中,因此,可以通過SFA分析方法從其他變量中提取其外強迫信號。

發文機構：南京信息工程大學大氣科學學院 中國科學院大氣物理研究所中層大氣與全球環境探測重點實驗室

關鍵詞：慢特征分析方法驅動力非平穩系統連續系統Slow feature analysisDriving forceNon-stationary systemContinuous system

分類號： P468[天文地球—大氣科學及氣象學]