pcatry.m

本程序为基于MATLAB开发的

%验证公交客流时间序列的混沌特性（PCA方法）

%输入原始数据
data=[0 32 23 50 18 22 21 52 2 24 4 21];
N=length(data);
%输入嵌入维数
d=7;
%计算轨线矩阵行数
l=N-d+1;
%计算轨线矩阵.a为系数.A为中间矩阵.X为轨线矩阵.
a=1/sqrt(l);
j=1;
for i=1:l
    A(i,:)=data(j:(j+d-1));
    j=j+1;
 end
X=a*A;
%计算协方差矩阵AX
AX=(1/l)*X'*X;
%计算协方差矩阵的特征值矩阵（D）和特征向量（V）
[V,D]=eig(AX);
%提取特征值。为防止等于零的特征值出现使用if语句。
for m=1:d
    lanbuda(m)=D(m,m);
    if lanbuda(m)<=0.0005
        lanbuda(m)=lanbuda(m)+0.0005;
    end
end
%计算特征值的和
lanbudahe=sum(lanbuda);
%特征值排序,验证长度后计算特征值与特征值综合的比值。
lanbudapaixu=sort(lanbuda,'descend');
N1=length(lanbudapaixu);
lanbudabizhi=lanbudapaixu/lanbudahe;
%计算对数值
for i=1:d
    lanbudaduishu(i)=log(lanbudapaixu(i));
end
%作图
figure(1);
plot(lanbudaduishu,'o');
title('PCA');