论文部分内容阅读
针对藻类生长具有高度非线性特征和实际采样样本间隔稀疏的问题,采用了混沌理论对采样序列的混沌特征量进行估计。采用C-C方法估计时间序列的嵌入维和延迟时间,采用G-P算法对关联维进行估计,并采用小数据量法估计最大Lyapunov指数,最终可实现对最长可预测时长的估计。以易北河为例,对易北河水体叶绿素a 1997年至2001年间各年的观测序列进行了混沌分析,分析结果表明,各年的叶绿素a观测序列均具有低维混沌特性,关联维D=2.75—4.02,各年的叶绿素a序列的最长预测时间变化范围为8.01—18.94d