Abstract: B. Peng, C. Chen (2023)

Heterogeneous Recurrence Analysis (HRA) is a powerful data analysis tool to characterize and quantify complex dynamic systems to reveal subtle system characteristics. Prior research has shown that multiscale patterns of system transitions typically embed more dynamic information than are found using a single scale approach. However, most of the existing recurrence analyses focus only on single-scale recurrences. Limited work has been done in systematically analyzing dynamic multiscale recurrences. This research presents an ensemble HRA framework addressing multiscale recurrences for dynamic system characterization. With the use of tree-based analysis, we first categorize the system transitions in multiple scales. The transition patterns in different scales construct various Iterated Function Systems to depict a systemâ€™s nonlinear, nonstationary behaviors. Then, we develop an ensemble framework to use the full potential of HRA to delineate complex systems. Experimental results in simulation indicate that the proposed method offers a significant improvement over conventional HRA. We also provide a real-world case study in solar power prediction, showing how the proposed approach successfully characterizes the complex dynamical solar radiation system and achieves a superior performance than traditional machine-learning methods.

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Multiscale Dynamic Transition Analysis of Solar Radiation Prediction