为了给空中交通流建模与预测提供科学依据,建立4种时间尺度的时间序列,采用替代数据法进行了非线性检验,确定5 min尺度的时间序列作为后续研究对象;应用小波分解方法研究了时间序列的自相似性特征,通过R/S方法计算了全局和局部Hurst指数,研究了时间序列的长相关性特征;应用关联积分的二阶差分法计算了时间序列的无标度性区间;采用多重分形谱方法研究了时间序列的多重分形特征,应用Grassbeger-Procaccia(GP)算法计算了时间序列的关联维数.研究结果表明:5 min时间尺度的时间序列具有非线性因素的概率为99.2％,其他3种时间序列的非线性尚不明确;从小波分解图可定性观察出时间序列具有较强的自相似性;全局Hurst指数为0.7565,局部Hurst指数均大于0.5,表明时间序列具有长相关性;关联积分二阶差分法能够有效识别出无标度区间,说明时间序列具有无标度性,不同嵌入维数对应的无标度区间是不同的;多重分形谱图呈现钟型,说明具有多重分形特征;关联维数为6.89,表明至少需要7个变量才能清晰描述本时间序列对应的空中交通流.
空中交通管理 空中交通流 非线性 分形 时间序列