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融合模糊聚类算法和EWT-KPCA方法的水污染监测模型构建研究
1
作者 郑丰收 叶延磊 陶为翔 《环境科学与管理》 2025年第8期136-140,共5页
矿山废水污染严重影响当地生态与居民生活,为此,研究提出融合模糊聚类算法和基于经验小波变换的水污染监测模型。实验数据表明,在1000种水质信号中,50种为异常信号,950种为正常信号。在异常强度分别为1、1.5、2和2.5的检测中,模型错误... 矿山废水污染严重影响当地生态与居民生活,为此,研究提出融合模糊聚类算法和基于经验小波变换的水污染监测模型。实验数据表明,在1000种水质信号中,50种为异常信号,950种为正常信号。在异常强度分别为1、1.5、2和2.5的检测中,模型错误检测到的异常信号数分别为8、9、7和8种。实验数据说明,该优化水质异常检测模型的错误率约为0.8%,错误率较小,适用于水质异常检测。研究所提监测模型为矿山水污染的实时监测提供了有力的技术支持,有助于及时发现并应对污染问题,保护生态环境和居民健康。 展开更多
关键词 模糊聚类算法 ewt KPCA 水污染监测
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基于EWT-EVO/CDO-GPR模型的三峡入库月径流预测 被引量：2
2
作者 徐荣华 崔东文 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期26-32,共7页
为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法... 为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法原理,利用EVO、CDO优化GPR超参数;最后利用优化获得的最佳超参数建立EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型对月径流各分量进行预测,重构后得到最终预测结果,并构建基于粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)优化的EWT-PSO-GPR、EWT-GA-GPR模型,基于支持向量机(SVM)、BP神经网络的EWT-EVO-SVM、EWT-CDO-SVM、EWT-EVO-BP、EWT-CDO-BP模型,基于小波变换(WT)的WT-EVO-GPR、WT-CDO-GPR模型,基于经验模态分解(EMD)的EMD-EVO-GPR、EMD-CDO-GPR模型和EWT-GPR、EVO-GPR、CDO-GPR模型作对比分析,通过三峡2009至2022年入库月径流时序数据对各模型进行验证.结果表明:EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型预测的平均绝对百分比误差分别为0.689%、0.699%,决定系数均为0.9999,优于其他对比模型,具有更好的预测效果;EWT兼顾WT、EMD优势,可将月径流时序数据分解为更具规律的子分量,显著提升模型性能,分解效果优于WT、EMD;EVO、CDO对GPR超参数的寻优效果优于PSO、GA,通过超参数寻优,显著提升了GPR性能;在相同情形下,GPR预测性能要优于SVM、BP. 展开更多
关键词 月径流预测 高斯过程回归 能量谷优化算法 切尔诺贝利灾难优化算法 经验小波变换 三峡
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基于EWT与GA-SVM的地面目标识别 被引量：1
3
作者 张积洪 陈亚亚 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第4期1167-1173,共7页
为提高地面移动目标识别效率,提出基于EWT(经验小波变换)与GA-SVM(遗传优化支持向量机)的目标识别方法。对采集到的地震动信号进行小波包去噪,对去噪信号进行经验小波变换,提取信号特征并构建特征向量输入到支持向量机中训练;利用遗传... 为提高地面移动目标识别效率,提出基于EWT(经验小波变换)与GA-SVM(遗传优化支持向量机)的目标识别方法。对采集到的地震动信号进行小波包去噪,对去噪信号进行经验小波变换,提取信号特征并构建特征向量输入到支持向量机中训练;利用遗传算法参数寻优,找到支持向量机的最佳参数,以此构建预测模型;利用训练完成的GA-SVM模型对目标进行分类。实验结果表明,GA-SVM模型优于未改进的交叉验证法SVM模型,对常见地面移动目标具有很好的分类准确率。 展开更多
关键词 小波包 经验小波变换 本征模态函数 遗传算法 支持向量机 目标识别
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基于改进SOA和岭回归赋权的风电负荷组合预测
4
作者 张树国 张俊炜 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期60-68,79,共10页
为促进可再生能源应用和提高电力系统的可靠性,以风力发电负荷数据为研究对象,基于改进海鸥优化算法和岭回归权重赋值对风电负荷变化进行预测。首先,利用互补集合经验模态分解和经验小波变换构成的二次分解方法对原始数据进行去噪处理,... 为促进可再生能源应用和提高电力系统的可靠性,以风力发电负荷数据为研究对象,基于改进海鸥优化算法和岭回归权重赋值对风电负荷变化进行预测。首先,利用互补集合经验模态分解和经验小波变换构成的二次分解方法对原始数据进行去噪处理,以降低原始序列的波动性。然后,使用多策略改进的海鸥优化算法对BP神经网络和最小二乘支持向量机两种模型进行优化,并用优化后的模型分别对分解结果进行建模。最后,基于岭回归权重赋值,融合两个预测模型的输出分量,获得总的负荷值。实验证明:相较于其他预测模型,该模型具有更高的预测精度,能够准确捕捉风力发电负荷的变化趋势,可以为风力发电负荷预测研究提供参考,有望在可再生能源领域的实际应用中发挥积极作用。 展开更多
关键词 风电负荷 CEEMD-ewt二次分解 改进海鸥优化算法 组合预测 岭回归
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高速公路机电设备振动频率异常智能检测系统 被引量：1
5
作者 苗葳 徐舸 赵佰栋 《自动化与仪表》 2025年第9期99-103,共5页
高速公路机电设备故障常用振动频率异常检测监控,但此方式影响振动信号的采集质量。FBG传感器凭借光纤传输介质的强抗电磁干扰性能,可高质量平稳采集设备振动信号,为此,设计高速公路机电设备振动频率异常智能检测系统。通过信号采集处... 高速公路机电设备故障常用振动频率异常检测监控,但此方式影响振动信号的采集质量。FBG传感器凭借光纤传输介质的强抗电磁干扰性能,可高质量平稳采集设备振动信号,为此,设计高速公路机电设备振动频率异常智能检测系统。通过信号采集处理层的FBG传感器采集信号,经频率特征提取层滤波增强后,用FFT与EWT融合算法提取频率特征,再输入异常频率检测层的自编码器检测异常。结果显示,该系统在不同工况下均表现较好,可检测各类机电设备异常工况下的振动频率,检测结果与实际情况吻合,可实现对高速公路机电设备故障的有效监控。 展开更多
关键词 高速公路 机电设备 振动频率 异常检测 FBG传感器 ewt算法
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基于调频连续波雷达的人体生命体征检测算法 被引量：5
6
作者 李牧 骆宇 柯熙政 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1978-1986,共9页
针对现有雷达非接触生命体征检测精度低、实时性差等问题,提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的人体生命体征检测算法。首先,通过毫米波雷达获取生命体征信号;其次,利用改进的经验小波变换(EWT)算法,实现生命体征信号的自适应分解和重构... 针对现有雷达非接触生命体征检测精度低、实时性差等问题,提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的人体生命体征检测算法。首先,通过毫米波雷达获取生命体征信号;其次,利用改进的经验小波变换(EWT)算法,实现生命体征信号的自适应分解和重构,通过引入麻雀搜索算法(SSA)和模糊熵(FE)寻找频谱分割线的最优值;最后,通过改进频率插值的估计算法计算心率和呼吸频率。通过与医用重症监护仪进行对比实验验证所提算法的优越性和鲁棒性。实验结果表明,所提算法相较于小波变换(WT)算法、CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法和VMD(Variational Mode Decomposition)算法,均方误差(MSE)分别减小了77.65、27.25和21.05,平均绝对百分比(MAPE)分别减小了7.33、4.33和3.42个百分点,实时性分别提高了0.72 s, 16.74 s和1.87 s。同时,利用所提算法也实现了对心率变异性(HRV)的检测。 展开更多
关键词 毫米波雷达 经验小波变换 生命体征 心率变异性 麻雀搜索算法
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基于EWT-PSO-SVM误差校正组合模型的中国股市预测研究 被引量：4
7
作者 崔金鑫 邹辉文 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2019年第8期1212-1235,共24页
鉴于股市预测的复杂性.遵循"先分解后集成"的总体建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量机模型.同时结合PSO粒子群优化算法和误差校正组合预测方法,构建了一种中国股票市场建模及预测的EWT-PSO-SVM误差校正组合预测模型... 鉴于股市预测的复杂性.遵循"先分解后集成"的总体建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量机模型.同时结合PSO粒子群优化算法和误差校正组合预测方法,构建了一种中国股票市场建模及预测的EWT-PSO-SVM误差校正组合预测模型.先基于EWT算法将原始价格序列分解成若干分量,再根据频率将其重组成高、中、低频3个分量,对它们分别建立PSO-SVM误差校正组合模型.最后集成各个分量的预测结果.与其他预测模型相比较,文章所构建预测模型的MSE、MAE、MAPE、RMSE、Theil不等系数、确定性系数DC和方向性指标DS 7个指标均优于其他基准预测模型,MCS检验结果同样表明本文构建模型的预测性能最优.稳健性检验结果进一步证实了文章构建的模型预测性能所具备的稳健性. 展开更多
关键词 ewt算法 PSO算法 SVM模型 误差校正组合模型 股市预测
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