Machine learningNonlinear dynamics

การวิเคราะห์ปริมาณการเกิดซ้ำ (Recurrence Quantification Analysis - RQA)

การวิเคราะห์ปริมาณการเกิดซ้ำ (Recurrence Quantification Analysis - RQA) เป็นวิธีการแบบไม่เชิงเส้นสำหรับการจำแนกลักษณะพลวัตของอนุกรมเวลา โดยการวัดปริมาณโครงสร้างขนาดเล็กของแผนภาพการเกิดซ้ำ (recurrence plot) RQA ซึ่งถูกนำเสนอในรูปแบบที่ครอบคลุมและทันสมัยโดย Marwan, Romano, Thiel และ Kurths ในปี 2007 ได้สกัดเอาค่าเชิงปริมาณ เช่น อัตราการเกิดซ้ำ (recurrence rate), ความสามารถในการทำนาย (determinism), ความเป็นชั้น (laminarity) และเอนโทรปีของ Shannon (Shannon entropy) ซึ่งจับลักษณะความเป็นคาบ (periodicity), ความโกลาหล (chaos), ความคงที่ (stationarity) และการเปลี่ยนผ่าน (transitions) ในระบบพลวัตที่ซับซ้อน

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  1. Marwan, N., Romano, M. C., Thiel, M., & Kurths, J. (2007). Recurrence plots for the analysis of complex systems. Physics Reports, 438(5–6), 237–329. DOI: 10.1016/j.physrep.2006.11.001

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 2). Recurrence Quantification Analysis (RQA). ScholarGate. https://scholargate.app/th/complex-systems/recurrence-quantification-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateRecurrence Quantification Analysis (Recurrence Quantification Analysis (RQA)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/complex-systems/recurrence-quantification-analysis · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026