論文の概要: Identifying Time Lag in Dynamical Systems with Copula Entropy based Transfer Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06037v1
• Date: Sun, 15 Jan 2023 08:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 17:40:20.309368
• Title: Identifying Time Lag in Dynamical Systems with Copula Entropy based Transfer Entropy
• Title（参考訳）: copulaエントロピーに基づく伝達エントロピーを用いた力学系の時間遅れの同定
• Authors: Jian Ma
• Abstract要約: 変数間の時間ラグは力学系の重要な特徴である。 コピュラ・エントロピー(コピュラ・エントロピー、Copula Entropy、CE)は、統計学的独立の尺度である。 TEのCEに基づく推定器を用いて動的システムの時間ラグを特定することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3980064191633232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time lag between variables is a key characteristics of dynamical systems in different fields and identifying such time lag is a central problem in complex systems with many applications. Transfer Entropy (TE) was proposed as a tool for time lag identification recently. Unfortunately, estimating TE has been a notoriously difficult problem. Copula Entropy (CE) is a measure of statistical independence and it was proved that TE can be represented with only CE. Therefore, a non-parametric estimator of TE based on CE was proposed according to such representation recently. In this paper we propose to use the CE-based estimator of TE to identify time lag in dynamical systems. Both simulated and real data are used to verify the effectiveness of the proposed method in the experiments. Experimental results show that the proposed method can identify the time lags in the three simulated systems. The real data experiment with the data on power consumption of the Tetouan city also demonstrates that our method can identify the pattern of time lags through the estimated TE from the weather factors to the power consumption of the city.
• Abstract（参考訳）: 変数間の時間ラグは、異なる分野における力学系の重要な特徴であり、そのような時間ラグを特定することは、多くのアプリケーションを持つ複雑なシステムにおいて中心的な問題である。 移動エントロピー(TE)は近年,時間ラグ識別ツールとして提案されている。 残念ながら、TEを見積もるのは非常に難しい問題でした。 コピュラエントロピー(CE)は統計的な独立性の尺度であり、TEはCEのみで表せることが証明された。 そのため、近年、CEに基づくTEの非パラメトリック推定器が提案されている。 本稿では,TEのCEに基づく推定器を用いて動的システムの時間ラグを推定する。 シミュレーションデータと実データの両方を用いて実験における提案手法の有効性を検証する。 実験の結果,提案手法は3つのシミュレーションシステムの時間ラグを同定できることがわかった。 また, 都市における電力消費に関するデータを用いた実データ実験により, 気象要因から都市の電力消費まで, 推定されたteによる時間的遅れのパターンを同定できることを実証した。

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