基于Logistic模型的均值突变时间序列临界预警研究

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  【摘要】突变理论由托姆在1972年创立,是系统在不同稳定状态之间的转变,广泛存在于在气候变化、传染病暴发等复杂非线性系统中,通过系统的控制参数、状态变量进行描述。本文首先分析了构造和临界分析,然后分析了模型的可行性,最后分析了了模型的突变及其临界行为。
  【关键词】Logistic模型 均值突变时间 临界预警
  【中图分类号】O241.8 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2016)34-0236-02
  1.構造与临界分析
  Logistic模型又称为虫口模型,是一种基于有限资源下,虫口向一个有限数量的非线性进行扩展的过程,其方程可以表述如下:
  x=ωx-kx2=xω-kx (1)
  其中代表虫口的数量,ω-kx代表增长系数,ω代表资源总量,k代表单位虫口的消耗量,上式的解析解是:
  x=ω/k1+ce-ωt (2)
  其中c为常数,与初值x0、t0、ω、k相关,c=ω-kx0kx0eωt0
  本文在方程(1)的求解过程中,构造如下差分格式:
  xi+1=xi+τωxi-kx2i (3)
  数值求解的结果存在于数组xi中。
  方程(1)对系统状态变量随时间的增长速率进行表征,这是其物理意义。在变量不再发生改变的情况下,系统实现两个平衡态,也就是 x=0时,x1=0,x2=ω/v。其中一个为暂时平衡态,另一个是稳态平衡态,这个模型中系统初值只能取正值,相关参数也只能取正值,为了对一般意义上的情况进行讨论,代换(1)式,令μ=ω/k,在全空间取值,得到x=kxμ-x。
  2.模型的可行性分析
  通过上文构造的差分格式对数值结果进行求解,控制于该模型的系统状态变量如果与反向平衡态有所偏离,则意味着其无法稳定存在,发散速度很快,系统状态变量的变化趋势是无穷大,否则趋向于,在控制参数k较小,且大于零的情况下,系统总是稳定存在,并且其变化趋势为;在k<0的情况下,系统总是稳定存在,变化趋势是 x=0,发现系统初始状态系统总是趋向于x;在x=0,在系统初值变化区间为0-的情况下,无法对系统的趋向进行准确判断。
  3.模型的突变分析及其临界行为
  对Logistic的模型参数不同,对突变情况进行分析的结果也不同,如图1所示,其中图1(a)是在固定k=0.01的情况下,取值不同的情况下系统的突变情况,参数对其突变程度进行了描述,突变程度越大,系统状态变量趋近于的时间随着突变程度的增大而缩短,图1(b)是在固定的情况下,系统状态变量随着参数K的取值的不同不断趋向于平衡态的情况,k值对状态变量向平衡态趋近的速率进行了描述,系统完成突变的时间随着速率的增加而缩短。突变过程越大,危害程度也相应越大。
  为了对系统突变造成的危害进行进一步描述,本文对突变强度进行定义:
  η=x0.95μ-x0.05μt0.95-t0.05
  系统初值取x0=0.01,t0=0,η的数值结算随着参数μ,k的不同取值结果得出不同的数值结果,控制参数的取值不断变大,系统突变强度也不断变强,且系统突变强度的增长速度和μ2、k呈现出正相关关系。
  η=α-βμ2kInχ,χ=α1-ββ1-α (4)
  其中α=0.95,β=0.05,参数μ,k共同决定系统的突变强度。
  系统初值取,的数值结算随着参数,k的不同取值结果得出不同的数值结果,控制参数的取值不断变大,系统突变强度也不断变强,且系统突变强度的增长速度和2、k呈现出正相关关系。
  方程(1)等号两边对时间同时求导,求导之后能够得到系统回复力的函数表达式:
  x=μkx-2kxx=2k2xx-μ/2x-μ (5)
  系统的回复力在x=0,x=μ/2,x=μ处为零。如图2所示,各参数取值分别为:x0=0.01,μ=4.0,k=0.001
  (a)系统状态变量随时间的演化;(b),(c)分别是对应的回复速率和回复力随时间的演化情况
  本文通过非线性方程构造突变模型,定义强度指数,研究了系统回复力变化情况,由于受制于资料长度,本文仅检验了一次突变个例,是否对其他突变依旧具有警示意义尚需要更加深入的验证,除此之外,多种要素耦合之下产生实际突变,怎样及早确定预警信号,在今后的实际工作中亟需解决。
  参考文献:
  [1]陈忠升.中国西北干旱区河川径流变化及归因定量辨识[D].华东师范大学,2016.
  作者简介:
  王艳(1985-),女,宁夏人,硕士研究生,研究方向:代数表示论。
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