[发明专利]一种用于度量复杂动力系统本征因果关系的方法

权利要求书

1.一种基于经验模态分解太阳总辐射对海洋上层热含量的信息流数据分析方法，其特征在于，所述基于经验模态分解太阳总辐射对海洋上层热含量的信息流数据分析方法包括：

给定海洋上层热含量数据两个时间序列，对它们分别做经验模态分解，得到它们各自的本征模态函数组；

从两个时间序列的本征模态函数组中各取一个本征模态函数，分别作为原因序列和结果序列，应用梁-克里曼信息流方法，计算两个本征模态函数之间的信息流；遍取两函数组中所有本征模态函数的组合，计算每对本征模态函数之间的信息流；

确定显著本征原因：设置显著性准则，从两组本征模态函数组中任意选定一个本征模态函数作为结果序列，从与之对应的本征信息流原因序列中，确定满足显著性准则的显著本征原因；首先从Y的本征模态函数中来寻找X的给定本征模态函数x_i的显著本征原因，采用第二步的方法，计算Y的每个本征模态函数向x_i输入的本征信息流，则得到：

T_Y→i＝{T_j→i,j＝1...n₂}；

Y的n₂个本征模态函数共给出n₂个向x_i输入的本征信息流；

Y向x_i输入的总信息流为：

引入本征信息流构成本征原因的一个判断准则：

若则认为y_j是x_i的一个显著本征原因；

某个y_i是x_i的本征原因的必要条件是，在所有本征信息流的累加和中要占到较高的比例，如果时间序列Y有9个本征模态函数，那么称为x_i的显著本征原因的，是那些与x_i的本征信息流占到Y向x_i输入的总信息流的三分之一以上的分量，Y的本征模态函数中x_i的显著本征原因可能不止一个；

交换X和Y的位置，类似从X的本征模态函数中确定y_i的本征原因；

确定主要本征结果：从两组本征模态函数组中任意选定一个本征模态函数作为原因序列，从与之对应的本征信息流结果序列中，根据信息流的相对重要性，确定主要本征结果；Y的本征模态函数y_i可能是X的多个本征模态函数的显著本征原因；考虑到y_j向x_i输入信息流，必然会引起x_i的振幅的变化，给出一个综合的信息流强度：

a_i是x_i的振幅，是一个随时间变化的量；是x_i的平均振幅；通过{x_i,i＝1,2,n₁}中每个本征模态函数振幅的相对变化，衡量y_j对这个本征模态函数组输入的本征信息流的重要性。

2.如权利要求1所述的基于经验模态分解太阳总辐射对海洋上层热含量的信息流数据分析方法，其特征在于，所述基于经验模态分解太阳总辐射对海洋上层热含量的信息流数据分析方法进一步包括：

第一步，给定两个时间序列X和Y，对它们分别做经验模态分解EMD，得到两个时间序列各自的本征模态函数组，将两个时间序列分别表示为和的形式，{x_i,i＝1,2,n₁}为X的本征模态函数组，{y_i,i＝1,2,n₂}为Y的本征模态函数组，时间序列的每个本征模态函数都与它本身有相同的时间长度和采样频率，时间序列X和Y有相同的采样频率和采样点，但X的本征模态个数n₁与Y的本征模态个数n₂可以不等；

第二步，从时间序列X的本征模态函数组{x_i,i＝1,2,n₁}和Y的本征模态函数组{y_i,i＝1,2,n₂}中各取一个本征模态函数，分别作为原因序列和结果序列，应用梁-克里曼信息流方法，计算两个本征模态函数之间的信息流和遍取两函数组中所有本征模态函数的组合，计算每个本征模态函数对之间的信息流。