Chaos in Nitrogen Dioxide Concentration Time Series and Its Prediction
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F14%3A39898342" target="_blank" >RIV/00216275:25410/14:39898342 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07401-6_36" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07401-6_36</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07401-6_36" target="_blank" >10.1007/978-3-319-07401-6_36</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Chaos in Nitrogen Dioxide Concentration Time Series and Its Prediction
Popis výsledku v původním jazyce
This paper is aimed at analysis of Nitrogen Dioxide (NO2) concentration time series. At first we will estimate the time delay and the embedding dimension, which is needed for the Lyapunov exponent estimation and for the phase space reconstruction. Subsequently we will compute the largest Lyapunov exponent, which is one of the important indicators of chaos. Then we will calculate the 0-1 test for chaos. Finally we will compute predictions using a radial basis function to fit global nonlinear functions tothe data. The results indicated that chaotic behaviors obviously exist in NO2 concentration time series.
Název v anglickém jazyce
Chaos in Nitrogen Dioxide Concentration Time Series and Its Prediction
Popis výsledku anglicky
This paper is aimed at analysis of Nitrogen Dioxide (NO2) concentration time series. At first we will estimate the time delay and the embedding dimension, which is needed for the Lyapunov exponent estimation and for the phase space reconstruction. Subsequently we will compute the largest Lyapunov exponent, which is one of the important indicators of chaos. Then we will calculate the 0-1 test for chaos. Finally we will compute predictions using a radial basis function to fit global nonlinear functions tothe data. The results indicated that chaotic behaviors obviously exist in NO2 concentration time series.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
DG - Vědy o atmosféře, meteorologie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Nostradamus 2014: Prediction, Modeling and Analysis of Complex Systems
ISBN
978-3-319-07401-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
365-376
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Ostrava
Datum konání akce
23. 6. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—