摘要: 由于传统信息熵在分析时间序列复杂性时未考虑到先后元素的顺序关系,其分析结果存在一定局限性针对该问题,本文提出了一种改进的熵。首先,定义顺序熵来衡量先后元素顺序的不确定性;进一步引入联合顺序熵和平均顺序熵,用于研究两个时间序列之间的复杂依赖关系;然后,将这些熵度量方法应用于服从不同分布的随机序列及航空发动机性能参数序列,以验证改进方法的有效性。结果表明,该改进熵能够有效度量时间序列中的不确定性,且时间延迟对顺序熵和平均顺序熵的影响较小。
中图分类号:
董科强 a, b, 刘敬娜 b. 基于顺序熵的时间序列复杂性分析[J]. 中国民航大学学报, 2026, 44(1): 91-96.
DONG Keqiang a, b , LIU Jingna b. Complexity analysis of time series based on order entropy[J]. Journal of Civil Aviation University of China, 2026, 44(1): 91-96.