期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到173篇文章
< 1 2 … 9 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于ICEEMDAN和CNN-LSTM-ATTENTION的抽水蓄能机组振动预测
1
作者 汪靖尧 冯陈 +2 位作者 张玉全 张永杰 罗依竟 《水电能源科学》 北大核心 2026年第3期194-199,共6页
抽水蓄能机组的大部分问题可通过振动信号来反映,但由于振动信号具有较强的非线性、非平稳性难以直接预测。为此,提出了一种基于改进的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)、卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention... 抽水蓄能机组的大部分问题可通过振动信号来反映,但由于振动信号具有较强的非线性、非平稳性难以直接预测。为此,提出了一种基于改进的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)、卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention Mechanism)的抽水蓄能机组振动预测模型。该模型首先对振动信号进行ICEEMDAN分解,能避免模态混叠和噪声干扰;利用分解得到的IMF分量输入CNN提取特征数据,再利用LSTM深度挖掘时序特征;然后引入注意力机制,使模型聚焦关键输入信息,从而提高模型的预测性能;最后以国内某抽水蓄能电站的振动数据进行验证,并以均方误差、均方根误差、平均绝对误差及决定系数作为性能评价指标。结果表明,所提方法构建的模型相较于其他常规模型,具有更高的预测精度,适用于抽水蓄能机组的振动信号趋势预测。 展开更多
关键词 抽水蓄能机组 振动预测 注意力机制 iceemdan CNN LSTM
原文传递
基于GSABO-ICEEMDAN-KELM的局部放电识别方法在气体绝缘开关设备故障诊断中的应用
2
作者 王思涵 马宏忠 +2 位作者 孙维 葛威 陈悦林 《南方电网技术》 北大核心 2026年第2期66-77,共12页
气体绝缘开关(gas-insulated switchgear,GIS)设备在生产运行时存在多种绝缘缺陷,准确识别绝缘缺陷导致的局部放电信号对保障GIS设备及电力系统安全有重大意义。采用融合黄金正弦算法(golden sine algorithm,Golden-SA)改进减法优化(sub... 气体绝缘开关(gas-insulated switchgear,GIS)设备在生产运行时存在多种绝缘缺陷,准确识别绝缘缺陷导致的局部放电信号对保障GIS设备及电力系统安全有重大意义。采用融合黄金正弦算法(golden sine algorithm,Golden-SA)改进减法优化(subtraction-average-based optimizer,SABO)算法,得到了融合黄金正弦改进SABO优化算法(GSABO),对改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)与核极限学习机(kernel extreme learning machine)进行参数寻优,以实现对GIS局部放电故障的识别。首先,针对SABO可能陷入局部最优、收敛速度不够理想等问题,引入混沌映射与黄金正弦对其进行改进。然后,搭建实验平台采集4种典型局部放电信号,利用GSABO-ICEEMDAN对其进行分解,并利用相关系数法筛选有效的模态分量。最后计算筛选后模态分量的样本熵形成特征矩阵,将其输入GSABO-KELM进行故障分类识别。通过实验分析表明,相比于未改进的SABO算法,GSABO在跳出局部最优、收敛速度与精度上有明显的优势。结合其他传统算法进行对比,GSABO-ICEEMDAN-KELM的识别准确率可达99.1667%,验证了此算法的准确性与优越性,对于GIS局部放电故障诊断的工程应用具有参考意义。 展开更多
关键词 气体绝缘组合电器 局部放电 iceemdan 改进减法优化算法 黄金正弦算法 核极限学习机 故障诊断
在线阅读 下载PDF
GMM聚类和ICEEMDAN-IBWO-BiLSTM短期光伏发电功率预测
3
作者 顾晋豪 俞斌 +1 位作者 白隆 徐婕 《中国测试》 北大核心 2026年第2期175-184,共10页
准确的光伏发电功率预测能够有效帮助电力调度部门做好电力系统的调度计划。针对单一预测模型适应性差、精度不足等问题,该文提出一种高斯混合聚类(GMM)和ICEEMDAN-IBWO-BiLSTM结合的短期光伏功率预测模型。首先,通过皮尔逊相关性分析... 准确的光伏发电功率预测能够有效帮助电力调度部门做好电力系统的调度计划。针对单一预测模型适应性差、精度不足等问题,该文提出一种高斯混合聚类(GMM)和ICEEMDAN-IBWO-BiLSTM结合的短期光伏功率预测模型。首先,通过皮尔逊相关性分析筛选输入特征,并利用GMM对历史光伏功率数据进行划分,选出待测日的相似日;其次,利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对光伏功率的历史数据进行分解,并用排列熵对模态分量进行重构;然后,利用IBWO-BiLSTM模型对重构后的子序列进行预测,并将子序列预测结果叠加得到光伏功率预测值;最后,以某光伏电站的真实数据为例对模型进行验证。结果表明:在晴天、多云和阴雨天气下,相比其他对比模型,所提模型的RMSE平均降低了56.30%、45.40%和37.95%,MAE平均降低了57.52%、45.62%和31.99%,R2平均提高了1.55%、4.72%和5.64%,AIC平均降低了36.39%、21.42%和22.89%,验证了该模型的有效性与优越性。 展开更多
关键词 短期光伏功率预测 高斯混合聚类 iceemdan 白鲸优化算法 BiLSTM
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN-PE-改进WTD的时速350公里动车组通过18号道岔轮轨力时频特征研究
4
作者 孙鹏田 牛留斌 +2 位作者 张格明 杨飞 田新宇 《振动与冲击》 北大核心 2026年第7期167-176,188,共11页
为解决高速铁路道岔区轮轨力信号非平稳、非线性及噪声干扰显著的问题,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-排列熵(permutation en... 为解决高速铁路道岔区轮轨力信号非平稳、非线性及噪声干扰显著的问题,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-排列熵(permutation entropy,PE)-改进小波阈值去噪(wavelet threshold denoising,WTD)联合方法,并结合连续小波变换对350 km/h动车组通过18号道岔时的轮轨力时频特征进行分析。该方法通过ICEEMDAN实现信号自适应分解;再利用PE设定自适应阈值识别噪声主导的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;最后采用改进WTD对IMF分量进行处理,在保留有效冲击特征的同时抑制噪声成分。结果表明,去噪后时域噪声“毛刺”显著减少,轮轨冲击、荷载过渡等关键特征保留完整,改进阈值方法效果相比传统方法精度平均提升了约10%。时频分析显示,道岔区轮轨力响应与结构激励密切相关,转辙区轮轨力主频位于35~125 Hz、500~700 Hz,辙岔区轮轨力主频位于30~65 Hz;接头2冲击最剧烈,主频范围可达580~750 Hz。该研究可为道岔轮轨力振动信号处理提供一种新方法,同时为道岔状态评估提供理论依据和数据支持。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 轮轨力 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解-排列熵(iceemdan-PE) 小波阈值去噪(WTD) 时频分析
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN与优化LSSVM的布西大坝变形预测研究
5
作者 姜其彬 董志荣 +2 位作者 刘正旭 柳德均 李立安 《水利技术监督》 2026年第6期206-208,314,352,共5页
为提高大坝变形监测数据的预测精度,以四川省布西大坝为研究对象,提出一种基于ICEEMDAN信号分解与优化LSSVM的组合预测模型。利用ICEEMDAN将变形序列分解为多个本征模态分量,并采用EBQPSO算法优化LSSVM超参数,提升子序列拟合能力;同时,... 为提高大坝变形监测数据的预测精度,以四川省布西大坝为研究对象,提出一种基于ICEEMDAN信号分解与优化LSSVM的组合预测模型。利用ICEEMDAN将变形序列分解为多个本征模态分量,并采用EBQPSO算法优化LSSVM超参数,提升子序列拟合能力;同时,引入LSTM对预测残差进行修正,增强模型对时序特征的捕捉能力。结果表明,在典型测点LB1的预测中,该组合模型的RMSE和MAE分别降至0.082mm和0.062mm,R^(2)为0.993,预测精度显著优于单一模型。研究成果为大坝安全监测提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 大坝变形预测 iceemdan LSSVM LSTM 残差修正
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN和改进小波阈值的输电线路故障行波信号降噪 被引量：3
6
作者 王玲桃 任宏伟 +2 位作者 王紫瑜 王韦涛 李健 《电子设计工程》 2025年第12期56-61,共6页
为了有效地滤除输电线路故障行波信号中的噪声,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和改进小波阈值相结合的降噪方法。该方法通... 为了有效地滤除输电线路故障行波信号中的噪声,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和改进小波阈值相结合的降噪方法。该方法通过ICEEMDAN将含噪的故障行波信号分解为一系列频率逐渐降低的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),根据复合多尺度散布熵(Composite Multi-scale Dispersion Entropy,CMDE)将IMF划分为噪声分量和真实分量,利用改进小波阈值对噪声分量降噪处理,并与有用的真实分量重构,得到最终所需的故障行波信号。实验结果表明,与小波阈值降噪、ICEEMDAN降噪和ICEEMDAN-CMDE-小波阈值降噪方法相比,所提方法降噪后信噪比平均提升了19.1%、均方根误差平均降低了20.9%,能够更加真实地反映故障行波信号的特征。 展开更多
关键词 输电线路故障行波 iceemdan 改进小波阈值 复合多尺度散布熵 信号降噪
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN与Autoformer模型的血压波形预测方法
7
作者 林冬梅 杨凯 +1 位作者 陈扶明 张北斗 《兰州大学学报(医学版)》 2025年第4期16-24,31,共10页
目的血压波形信号中蕴含着丰富的心血管生理病理信息,血压波形的连续监测对心血管状态评估具有重要意义。现有的基于脉搏波的血压预测方法,大都需要对脉搏波进行一系列数据处理并提取特征参数来估计血压,处理过程繁杂且结果不理想,无法... 目的血压波形信号中蕴含着丰富的心血管生理病理信息,血压波形的连续监测对心血管状态评估具有重要意义。现有的基于脉搏波的血压预测方法,大都需要对脉搏波进行一系列数据处理并提取特征参数来估计血压,处理过程繁杂且结果不理想,无法准确估计出具有完整病理信息的血压波形。针对上述问题,本文研究基于多维脉搏波直接预测连续血压波形的方法。方法本文提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与Autoformer模型相结合的血压波形预测方法。首先采用ICEEMDAN对不同脉象的多维脉搏数据进行去噪,再通过Autoformer模型进行血压波形预测。结果实验表明,ICEEMDAN能将脉搏数据中的高频噪声有效去除,Autoformer模型对8种脉象对应的血压预测结果的均方误差均低于0.004,精度较高。结论本文方法在基于少量数据进行长时间序列预测方面具有较大优势,在缩短了数据处理时间的同时,也能精确预测血压波形,将来有望应用于人体血压波形测量。 展开更多
关键词 血压波形预测 多维脉搏波 iceemdan Autoformer模型 长时间序列预测
暂未订购
基于ICEEMDAN-KPCA-ICPA-LSTM的光伏发电功率预测 被引量：6
8
作者 姚钦才 向文国 +2 位作者 陈时熠 曹敬 郑涛 《动力工程学报》 北大核心 2025年第3期374-382,共9页
光伏发电预测对于新型电力系统的平稳运行至关重要。针对光伏发电短期预测,提出了一种融合改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)、核主成分分析(KPCA)和改进的食肉植物算法(ICPA)与长短期记忆网络(LSTM)的光伏发电预测方法... 光伏发电预测对于新型电力系统的平稳运行至关重要。针对光伏发电短期预测,提出了一种融合改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)、核主成分分析(KPCA)和改进的食肉植物算法(ICPA)与长短期记忆网络(LSTM)的光伏发电预测方法。首先,该方法通过ICEEMDAN提取气象数据中非线性信号的隐含特征;其次,采用核主成分分析降低分解后产生的冗余信息,并根据主成分贡献率大小选取模型输入参数;最后,对食肉植物算法(CPA)进行改进,构建ICPA-LSTM模型,并开展了晴天、雨天、多云和多变天气4种典型天气类型下光伏发电功率预测校验。结果表明:在不同天气情况下,所提模型的决定系数R 2均大于99%,相较于对照模型具有更好的预测性能。 展开更多
关键词 光伏发电预测 iceemdan 长短期记忆网络 食肉植物算法 核主成分分析
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN和加权融合算法的多传感器输油管道泄漏定位方法研究
9
作者 陈伟 《油气田地面工程》 2025年第2期49-54,64,共7页
针对负压波泄漏技术中数据利用率低、信号背景噪声大、数据融合度差等问题,提出了一种基于ICEEMDAN和加权融合算法的多传感器管道泄漏定位方法。首先,对三传感器系统的泄漏定位原理进行梳理,分析负压波波速差异性带来的误差;其次,通过... 针对负压波泄漏技术中数据利用率低、信号背景噪声大、数据融合度差等问题,提出了一种基于ICEEMDAN和加权融合算法的多传感器管道泄漏定位方法。首先,对三传感器系统的泄漏定位原理进行梳理,分析负压波波速差异性带来的误差;其次,通过添加成对高斯白噪声对CEEMDAN算法进行改进,以期实现负压波信号的降噪;最后,以异常值检测为基础,通过分组、分批加权实现多时间窗口数据的融合。结果表明,三传感器系统有利于辨识负压波是否由泄漏所引起,与负压波波速差异性相比,定位结果的最大相对误差仅为9.09%;ICEEMDAN算法在收敛速度和降噪效果上均具有优越性,不同传感器位置上的重构信号信噪比在12.9987~13.6745之间,均方根误差在5.2106~5.8433之间,优于CEEMDAN降噪算法;加权融合后时差数据ΔtAB和ΔtAC的标准差分别为0.008和0.009,较原始数据降了两个数量级,泄漏定位的绝对误差为35.69 m,相对误差为1.74%,与算术平均法和单一数据法相比,定位精度大幅提升。该研究结果可为管道泄漏检测及维抢修工作的开展提供实际参考。 展开更多
关键词 iceemdan 负压波 加权融合 定位 管道泄漏
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN-改进小波阈值法的爆破振动信号消噪分析 被引量：2
10
作者 张文涛 汪海波 +3 位作者 高朋飞 王梦想 程兵 宗琦 《工程爆破》 北大核心 2025年第2期157-168,共12页
为了更好地消除噪声成分对爆破振动信号的影响,构建了ICEEMDAN算法联合改进小波阈值法的消噪方法。首先使用ICEEMDAN算法对实测信号分解得到一系列IMF分量,然后通过互相关分析、频谱分析和交叉小波相干分析确定高频噪声分量、含噪分量... 为了更好地消除噪声成分对爆破振动信号的影响,构建了ICEEMDAN算法联合改进小波阈值法的消噪方法。首先使用ICEEMDAN算法对实测信号分解得到一系列IMF分量,然后通过互相关分析、频谱分析和交叉小波相干分析确定高频噪声分量、含噪分量、趋势项分量,利用改进的小波阈值法提取含噪分量中的真实信息,剔除噪声成分后将剩余分量相加重构信号。通过信号重构前后的波形、三维时频谱对消噪效果进行评价,并采用信噪比、均方根误差等指标对6种消噪方法的降噪效果进行对比。结果表明:ICEEMDAN-改进小波阈值法能在保存爆破振动信号真实信息的前提下精准消除噪声成分;与其他5种方法相比,该方法消噪重构后信号的信噪比最高、均方根误差最小,分别为28.73 dB、0.0022,在时域和频域均表现出较好的消噪能力。 展开更多
关键词 爆破振动信号 消噪 iceemdan 小波阈值法
在线阅读 下载PDF
一种ICEEMDAN-CNN-SVR滑坡位移组合预测模型 被引量：2
11
作者 石化波 王刚 曾怀恩 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期37-43,共7页
滑坡位移预测是滑坡早期预警系统的重要组成部分,针对位移分解程度与特征选取深入程度不够导致滑坡位移预测精度不高的问题,提出一种ICEEMDAN-CNN-SVR滑坡位移组合预测模型:为了解决位移分解程度不够的问题,该模型首先运用ICEEMDAN分解... 滑坡位移预测是滑坡早期预警系统的重要组成部分,针对位移分解程度与特征选取深入程度不够导致滑坡位移预测精度不高的问题,提出一种ICEEMDAN-CNN-SVR滑坡位移组合预测模型:为了解决位移分解程度不够的问题,该模型首先运用ICEEMDAN分解模型对滑坡位移曲线进行分解,将平滑性较好且具有递增趋势的IMF曲线作为趋势项位移,将其他具有波动趋势的IMF曲线总和重构为周期项位移;为了解决特征选取深入程度不够的问题,针对不同位移特性进行了特征变量选取,通过二维平铺与CNN特征提取得到特征变量更深层次的信息,将提取到的特征信息输入SVR预测模型中实现对趋势项位移与周期项位移的精准预测.以典型堆积层滑坡———八字门滑坡为例,选取ZG110与ZG111监测点2007年1月—2012年9月典型变形阶段水平位移数据进行研究,结果表明:ZG110与ZG111监测点预测评价指标R2,ERMSE,EMAE分别为0.9951、0.9989、5.7489、2.7532,4.5091、1.8529,预测效果良好;将模型预测结果与EEMDCNN-SVR预测模型及CNN-SVR预测模型结果作对比,相较其他预测模型,新模型的预测精度有所提升. 展开更多
关键词 八字门滑坡 iceemdan分解 特征提取 CNN-SVR模型 对比分析
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN的GNSS大坝变形监测去噪方法 被引量：1
12
作者 朱亦鹏 贾东振 何秀凤 《测绘科学》 北大核心 2025年第6期64-70,共7页
针对大坝变形监测GNSS时间序列数据中常见的噪声干扰问题,该文提出了一种基于改进的完备继承经验模态分解(ICEEMDAN)和色散熵的去噪方法。首先利用ICEEMDAN方法将形变数据分解为若干本征模态函数(IMF),然后通过计算各个IMF的色散熵值,... 针对大坝变形监测GNSS时间序列数据中常见的噪声干扰问题,该文提出了一种基于改进的完备继承经验模态分解(ICEEMDAN)和色散熵的去噪方法。首先利用ICEEMDAN方法将形变数据分解为若干本征模态函数(IMF),然后通过计算各个IMF的色散熵值,识别并筛选出包含噪声的高频模态分量,最后应用小波变换对其中的噪声进行去除,并对经过去噪处理的模态与剩余的低频模态分量进行重构,生成去噪后的形变序列。采用模拟分析方法和实际GNSS大坝监测数据进行对比分析,并通过信噪比、相关系数和均方根误差等指标评估该方法与传统的小波变换及EMD去噪方法的性能差异。结果表明,该文提出的方法在去噪效果上明显优于现有方法,能够更有效地抑制噪声干扰,提升去噪效果。 展开更多
关键词 大坝变形监测 GNSS形变序列 iceemdan 色散熵 去噪
原文传递
基于ICEEMDAN-PE和IDBO-Informer组合模型的短期负荷预测 被引量：1
13
作者 于多 曹燚 +2 位作者 王海荣 赵翱东 曹倩 《中国电力》 北大核心 2025年第6期19-32,共14页
针对传统方法在处理复杂负荷数据时存在的噪声处理不足、特征提取能力有限及模型训练复杂等问题,提出了一种基于改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-置... 针对传统方法在处理复杂负荷数据时存在的噪声处理不足、特征提取能力有限及模型训练复杂等问题,提出了一种基于改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-置换熵(permutation entropy,PE)和改进蜣螂优化算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)-Informer的创新组合预测模型。首先,该模型通过小波软阈值去噪算法预处理原始负荷数据,减少噪声干扰。其次,利用ICEEMDAN多尺度分解负荷数据,精准捕捉负荷特征,并采用置换熵评估分量复杂度。最后,对蜣螂优化算法进行改进,通过融合混沌与逆向学习策略进行种群初始化,引入自适应步长与凸透镜逆成像策略及随机差异变异策略,优化Informer预测模型参数,显著提升预测效率与准确性。实验结果表明,该模型在短期负荷预测中表现出色,平均绝对误差为81.3 MW(原始负荷数据范围约为500 MW至1 500 MW),均方根误差为109.2 MW,拟合系数评分为0.991,远优于传统方法,充分验证了模型的创新性和优越性。 展开更多
关键词 负荷预测 iceemdan 改进蜣螂优化算法 INFORMER
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN分解的多维时间序列干旱预测模型性能评估 被引量：3
14
作者 韦余鑫 李巧 +3 位作者 卢春雷 陶洪飞 马合木江·艾合买提 姜有为 《灌溉排水学报》 2025年第3期94-103,共10页
【目的】评估基于ICEEMDAN分解的多维时间序列干旱模型预测性能,为干旱预测提供新思路。【方法】以新疆三屯河灌区为研究区域,基于碾盘庄站1980—2023年逐月降水数据,计算1、3、6、9、12、24个月时间尺度的标准化降水指数(SPI),构建自... 【目的】评估基于ICEEMDAN分解的多维时间序列干旱模型预测性能,为干旱预测提供新思路。【方法】以新疆三屯河灌区为研究区域,基于碾盘庄站1980—2023年逐月降水数据,计算1、3、6、9、12、24个月时间尺度的标准化降水指数(SPI),构建自回归差分移动平均模型(ARIMA)、门控循环单元网络(GRU)、长短期记忆网络(LSTM)、改进的完全自适应噪声集合经验模态分解ICEEMDAN-ARIMA、ICEEMDAN-GRU和ICEEMDAN-LSTM组合模型,利用6种预测模型对多时间尺度SPI进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)对所有模型预测精度进行评价。【结果】6种模型的预测精度均随时间尺度的增加而逐步提高,在24个月时间尺度下达到最高;ICEEMDAN能有效平稳时间数据,提升模型预测精度;6种模型的预测性能排序为:ICEEMDAN-ARIMA>ICEEMDAN-GRU>ICEEMDAN-LSTM>ARIMA>GRU>LSTM。【结论】基于ICEEMDAN算法的组合模型在干旱预测中表现出色,其中ICEEMDAN-ARIMA模型优于其他单一及组合模型,最有利于干旱预测。 展开更多
关键词 iceemdan 长短期记忆网络 差分自回归移动平均模型 门控循环单元网络 标准化降水指数
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN的微电网混合储能容量配置 被引量：3
15
作者 刘旭民 张彦 刘晓波 《南方电网技术》 北大核心 2025年第1期140-149,共10页
针对改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的微电网混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)容量优化配置方法,以解决并网型微电网中... 针对改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的微电网混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)容量优化配置方法,以解决并网型微电网中可再生能源出力和用电负荷波动导致的联络线功率波动问题。该方法通过对微电网中不平衡功率进行功率信号分解,并分析确定高频分量和低频分量,实现功率信号重构。针对不同储能系统技术特点,采用钠硫电池平抑低频分量,采用超级电容平抑高频分量。然后,通过建立以储能初始投资和维护成本最小为目标的HESS容量优化配置模型,利用商业求解器GUROBI求解混合储能配置方案。基于某并网型微电网进行算例分析,结果表明配置HESS能有效平抑微电网联络线功率波动,且该方法具有较好的经济性。算例分析结果验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(iceemdan) 微电网 混合储能 容量优化配置 GUROBI
在线阅读 下载PDF
Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNNBiGRU月径流预测 被引量：1
16
作者 安佳彤 赵雪花 +2 位作者 朱博文 郭秋岑 王慧方 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期7-10,6,共5页
针对径流序列呈现出复杂性、高波动性,直接预测误差大的问题,将改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)、一维卷积神经网络(1D-CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力(Attention)机制相结合,构建ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU-Attent... 针对径流序列呈现出复杂性、高波动性,直接预测误差大的问题,将改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)、一维卷积神经网络(1D-CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力(Attention)机制相结合,构建ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU-Attention模型,充分挖掘径流序列的周期性、长程相关性特征,以提高径流序列的预测精度。以汾河上游的上静游站为例开展月径流序列预测研究,与1D-CNN-BiGRU、1DCNN-BiGRU-Attention、ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU模型的预测结果进行对比分析。结果表明,ICEEMDAN分解原始径流序列,可以充分挖掘径流数据的周期性特征。ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU-Attention模型可以很好地识别序列特征,预测效果较好,验证期的纳什效率系数达0.85以上。Attention机制的加入,可提高峰值的预测效果,在突变较强的训练期合格率可达90%。研究结果为中长期径流预测提供了新思路,并验证了其有效性。 展开更多
关键词 月径流预测 iceemdan 1D-CNN BiGRU Attention机制
原文传递
基于TVDI结合ICEEMDAN-ARIMA模型的干旱区灌区农业旱情监测 被引量：1
17
作者 韦余鑫 李巧 +4 位作者 陶洪飞 卢春雷 罗旭 马合木江·艾合买提 姜有为 《智慧农业(中英文)》 2025年第2期117-131,共15页
[目的/意义]为明晰干旱区灌区旱情特征及变化趋势,提高灌区水资源利用效率,促进农业可持续发展。[方法]以新疆三屯河灌区(干旱区灌区)为例,以实测灌区土壤墒情为依据,对温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)和... [目的/意义]为明晰干旱区灌区旱情特征及变化趋势,提高灌区水资源利用效率,促进农业可持续发展。[方法]以新疆三屯河灌区(干旱区灌区)为例,以实测灌区土壤墒情为依据,对温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)和条件植被温度指数(Vegetation Temperature Condition Index,VTCI)的干旱监测效果进行适用性评价,借助Theil-Sen+Mann-Kendall趋势分析等方法探究研究区2005—2022年干旱时空分布特征及变化趋势,构建ICEEMDAN-ARIMA(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Autoregressive Integrated Moving Average Model)组合模型预测2023年研究区春夏秋三季的干旱状况。[结果和讨论]TVDI监测效果较好,其与实测土壤墒情有更好的相关性(R^(2)为0.57);灌区旱情整体呈缓慢增加的趋势,TVDI增长速率为0.01/10 a,且具有较强的空间异质性,表现为灌区南部、西南部地区低于北部、东北部地区的空间分布特征;2005—2022年研究区干旱空间变化趋势中极显著缓解、显著缓解、轻微缓解、极显著变旱、显著变旱和轻微变旱面积占比分别为0.73%、1.78%、24.31%、5.33%、9.43%和58.42%,其中轻微变旱和轻微缓解面积占比最大,占研究区总面积的82.73%;ICEEMDAN-ARIMA组合模型在预测2023年灌区干旱情况时取得良好效果,R^(2)均值达0.962。[结论]研究结果系统展示了长时序下新疆三屯河灌区农业旱情变化特征,揭示了ICEEMDAN-ARIMA组合模型在农业旱情预测研究中具备良好的预测精度,可为干旱区灌区干旱预警预报体系建设、水资源管理和农业可持续发展提供重要的借鉴与参考。 展开更多
关键词 农业干旱 温度植被干旱指数 Theil-Sen+Mann-Kendall iceemdan-ARIMA 干旱预测
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN和SSA-LSTM组合模型的电离层TEC预测 被引量：1
18
作者 张振国 孙希延 +1 位作者 纪元法 贾茜子 《全球定位系统》 2025年第1期48-59,共12页
针对电离层总电子含量(total electron content,TEC)具有非线性和非平稳性的特性及单一长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型在预测中存在精度不高且易陷入局部最优等问题,在改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(impr... 针对电离层总电子含量(total electron content,TEC)具有非线性和非平稳性的特性及单一长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型在预测中存在精度不高且易陷入局部最优等问题,在改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble EMD with adaptive noise,ICEEMDAN)和样本熵(sample entropy,SE)算法的基础上,结合麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和LSTM构建电离层TEC组合预测模型,并对太阳活动低年平静期和太阳活动高年扰动期电离层TEC连续5 d的预测精度分析.实验结果表明,本文组合模型相较于单一LSTM模型和SSA-LSTM模型在低太阳活动平静期和高太阳活动扰动期的不同经纬度下,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别最大降低1.06 TECU和2.25 TECU,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别最大降低了0.74 TECU和1.68 TECU,平均相对精度分别最大提升了7.63%和8.97%,组合模型的预测效果要明显优于单一LSTM模型和SSA-LSTM模型. 展开更多
关键词 电离层 总电子含量(TEC)预测 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(iceemdan) 样本熵(SE) 麻雀搜索算法(SSA) 长短期记忆神经网络(LSTM)
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN的锚杆锚固缺陷超声导波无损检测
19
作者 刘磊磊 朱骏 +1 位作者 张绍和 孙平贺 《地球科学》 北大核心 2025年第9期3691-3703,共13页
为了对锚固体内部缺陷进行定量检测,提出利用有限元方法模拟超声导波在缺陷锚杆中的传播过程,采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)方法处理超声导波反射信号,并根据分解后的固有模态函数的峰值,获取缺陷反射波的到达时... 为了对锚固体内部缺陷进行定量检测,提出利用有限元方法模拟超声导波在缺陷锚杆中的传播过程,采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)方法处理超声导波反射信号,并根据分解后的固有模态函数的峰值,获取缺陷反射波的到达时间,从而确定锚固缺陷的位置及长度.参数分析表明,基于所提出方法推断的缺陷位置与实际情况吻合较好,并且单个缺陷长度的计算误差为3.3%,多个缺陷长度的计算误差在10%以内.因此,基于ICEEMDAN的超声导波法可以作为锚杆内部缺陷检测的有效手段. 展开更多
关键词 锚固缺陷 iceemdan 超声导波 数值模拟 无损检测 灾害 工程地质
原文传递
基于ICEEMDAN算法的高速双圆弧斜齿轮泵振动试验特性分析
20
作者 董庆伟 李博 +2 位作者 李阁强 韩帅康 皇甫科维 《机床与液压》 北大核心 2025年第4期151-157,共7页
针对双圆弧斜齿轮泵高速工况下引起的振动问题,以过渡曲线为正弦曲线的双圆弧斜齿轮泵为研究对象,搭建液压工作站,以转速与压力负载为变量,采集不同转速与压力负载下泵的进油口、出油口与泵体上侧的振动信号,然后对数据进行时、频域分... 针对双圆弧斜齿轮泵高速工况下引起的振动问题,以过渡曲线为正弦曲线的双圆弧斜齿轮泵为研究对象,搭建液压工作站,以转速与压力负载为变量,采集不同转速与压力负载下泵的进油口、出油口与泵体上侧的振动信号,然后对数据进行时、频域分析。在此基础上,基于增强型完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法对数据进行特征提取,通过模糊熵与峭度构建的综合指标选取内在模态函数分量(IMF)进行分析,得到双圆弧斜齿轮泵在不同转速和压力负载工况下的振动特性。结果表明:在所测工况下,出油口区域的振动幅度普遍高于进油口和泵体上侧区域,而且压力负载对泵的振动分布具有一定影响;在恒定压力负载下,泵的振动幅值随转速的提高而增加,且这种增长随转速的提高而加剧;在恒定转速下,泵的振动幅度整体趋势随着压力负载的增加而上升,但在特定压力负载点出现下降。 展开更多
关键词 斜齿轮泵 高速工况 振动特性 增强型完全集合经验模态分解(iceemdan)算法
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 9 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部