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261篇文章
< 1 2 … 14 >
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VMD-KPCA-LSTM的桥梁监测应变数据预测 被引量：4
1
作者 张希望 朱前坤 +1 位作者 王宪玉 杜永峰 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2025年第1期76-86,共11页
桥梁结构健康监测系统在采集数据时会受到各种干扰,数据异常时有发生,难以反应桥梁真实的健康状况.针对数据异常情况,提出了结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,... 桥梁结构健康监测系统在采集数据时会受到各种干扰,数据异常时有发生,难以反应桥梁真实的健康状况.针对数据异常情况,提出了结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)以及长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory neural network,LSTM)的异常数据处理方法,即VMD-KPCA-LSTM.首先,将采集到的数据通过小波降噪和3σ异常剔除进行简单的预处理;然后,利用VMD将数据分解为模态相对稳定的应变分量;再次使用KPCA进行非线性降维;最后,进行各分量的LSTM预测,整合得到总的应变重构时序.与BP模型、GRU模型、LSTM模型和VMD-PCA-LSTM模型相比,VMD-KPCA-LSTM模型的MAPE分别降低了19.948%、13.621%、11.724%、7.238%.因此,提出的VMD-KPCA-LSTM模型可以更好地用于斜拉桥应变异常数据的预测,为桥梁健康状况评估分析提供了坚实的数据基础. 展开更多
关键词 桥梁工程 健康监测 变分模态分解 核主成分分析 长短期记忆神经网络 数据预测
原文传递
基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的锂电池健康状态估计
2
作者 陈峥 多功东 +3 位作者 申江卫 沈世全 刘昱 魏福星 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第6期2476-2487,共12页
为克服传统健康状态估计方法中的特征提取质量不足、非线性特性复杂及模型参数优化困难等问题,本工作提出一种基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的健康状态估计方法。首先,本工作通过改进的基于洛伦兹函数的电压容量模型,对电池恒流充电... 为克服传统健康状态估计方法中的特征提取质量不足、非线性特性复杂及模型参数优化困难等问题,本工作提出一种基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的健康状态估计方法。首先,本工作通过改进的基于洛伦兹函数的电压容量模型,对电池恒流充电过程中的电压-容量数据进行拟合,提取峰电压、峰值和峰面积等健康特征,并利用灰狼优化算法完成模型参数识别,从而有效提升了特征提取质量和鲁棒性。其次,采用变分模态分解技术对健康状态信号进行多尺度分解,将模态分量作为独立子模型的输入,捕捉不同频域的关键特性,降低了信号混叠和噪声影响。然后,结合灰狼优化算法对核极限学习机模型的关键参数进行优化,显著提高了非线性拟合能力和估计精度。最后,通过不同训练量、不同估计模型对比和多电池数据的验证,全面评估模型性能。实验结果表明,本工作提出的算法在仅使用100次循环数据的情况下,即可实现高精度健康状态估计,平均绝对误差为0.9751%,最大误差为1.9340%,同时表现出良好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 容量增量分析 变分模态分解 灰狼优化 核极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于MIC特征提取与ICEEMD-RIME-DHKELM的建筑业碳排放预测模型 被引量：2
3
作者 张新生 聂达文 陈章政 《环境工程》 2025年第4期46-58,共13页
为解决建筑业碳排放研究中影响因素选取局限性、数据预处理不足、碳排放复杂动态变化及非线性问题,提出了一种基于最大信息系数(MIC)特征提取、改进互补集合经验模态分解(ICEEMD)、雾凇优化算法(RIME)与深度混合核极限学习机(DHKELM)的... 为解决建筑业碳排放研究中影响因素选取局限性、数据预处理不足、碳排放复杂动态变化及非线性问题,提出了一种基于最大信息系数(MIC)特征提取、改进互补集合经验模态分解(ICEEMD)、雾凇优化算法(RIME)与深度混合核极限学习机(DHKELM)的建筑业碳排放量预测模型。首先,根据IPCC计算方法,从直接和间接两个方面测算1992—2021年我国建筑业碳排放量,基于STIRPAT模型选取年末总人口数、国内生产总值、建筑业房屋竣工面积和能源结构等17个影响建筑业碳排放量的因素,然后利用灰色关联分析和MIC方法两阶段筛选出12个关键影响因素;其次,使用ICEEMD将建筑业碳排放量分解为多个平稳序列和一个残差项,并将其分别代入RIME算法优化关键参数后的DHKELM模型中。最后,将各分解序列的预测结果相加获得建筑业碳排放预测值,并对比分析多种基准模型的预测结果。结果显示:MIC-ICEEMD-RIME-DHKELM模型的预测性能最优,其均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和绝对相关系数分别为0.2782亿t、0.2672亿t、1.3783%和0.9576,均优于其他模型,证明该模型适用于建筑业碳排放量的预测。该研究成果为建筑业的低碳发展提供理论支持和技术参考。 展开更多
关键词 建筑业 碳排放 最大信息系数 改进互补集合经验模态分解 雾凇优化算法 深度混合核极限学习机
原文传递
基于多元变分模态分解的行星齿轮箱故障诊断方法
4
作者 别锋锋 张瀚阳 +3 位作者 李倩倩 丁学平 束雨 陈素珍 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第2期364-370,共7页
风电作为其中的一种重要形式,正在逐渐成为能源结构转型的主力军。风电机组中行星齿轮箱是关键的传动部件,其故障诊断对于保障风电机组的安全稳定运行至关重要。面向行星齿轮箱故障状态信息的非线性、非平稳特性,提出一种基于多元变分... 风电作为其中的一种重要形式,正在逐渐成为能源结构转型的主力军。风电机组中行星齿轮箱是关键的传动部件,其故障诊断对于保障风电机组的安全稳定运行至关重要。面向行星齿轮箱故障状态信息的非线性、非平稳特性,提出一种基于多元变分模态分解(MVMD)的故障诊断方法,该方法结合了多元变分模态分解与蝙蝠优化算法(BA),以最小化固有模态函数(IMF)分量的局部包络熵为优化目标,运用蝙蝠算法对分解层数K和惩罚因子α进行智能寻优。相较于传统的手动寻优方式,该方法旨在更高效地找到最优的MVMD参数组合,从而更为有效地从各种故障状态中提取出信号的特征参数,利用这些优化后的参数,依托MVMD算法对原始信号进行分解,计算有效IMF分量的多尺度排列熵(MPE),构建故障特征向量,将这些特征向量输入到核极限学习机(KELM)进行训练和识别,最终实现齿轮状态模式的精确识别。 展开更多
关键词 多元变分模态分解 行星齿轮箱 多尺度排列熵 模式识别 核极限学习机
原文传递
适应拓扑变化的数据驱动电力系统暂态主导失稳模式识别方法 被引量：1
5
作者 周芮 杨燕 +4 位作者 余娟 杨知方 朱晟毅 余亚南 孙昕炜 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第9期3436-3447,I0013,共13页
电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱... 电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱动DIM识别方法。首先,提出基于K-means聚类和多随机卷积核变换的DIM高精度智能识别基础模型,利用K-means自适应选取关键暂态曲线,基于多随机卷积核变换表征暂态曲线斜率、失稳持续时间等重要DIM判断特征,从而适应拓扑变化并高效提取暂态曲线时序特征。其次,针对单个基础模型输出不确定性、可信度不足问题,提出基于Bagging集成学习和误差-分歧分解理论的DIM智能识别框架,自适应最优选择多个基础模型共同决策,提高结果的稳定性和可信性。最后,在中国电力科学研究院有限公司36节点系统及其修改系统、某实际电网8897节点系统上的算例分析表明,所提方法可在保证较高DIM识别精度的情况下适应拓扑变化,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定 主导失稳模式 关键曲线选取 多随机卷积核变换 集成学习
原文传递
锐华实时进程版操作系统远程调试原理研究与实现
6
作者 何玲玲 《工业控制计算机》 2025年第9期27-28,31,共3页
随着锐华实时进程版操作系统在海陆空等领域的应用越来越广泛,软件开发的规模也不断扩大,为了便于跟踪调试分析问题,急切需要远程调试功能,于是在该系统上研发了基于GDB的网络调试功能。研究了锐华实时进程版操作系统下使用GDB进行远程... 随着锐华实时进程版操作系统在海陆空等领域的应用越来越广泛,软件开发的规模也不断扩大,为了便于跟踪调试分析问题,急切需要远程调试功能,于是在该系统上研发了基于GDB的网络调试功能。研究了锐华实时进程版操作系统下使用GDB进行远程调试的原理,介绍了关键模块的实现过程,并在ARMV7架构的FMQL45平台上针对内核态任务和用户态任务分别进行了网络调试功能的验证。GDB网络调试的实现方法对于其他处理器架构远程调试环境的建立具有参考价值。 展开更多
关键词 锐华实时进程版 GDB 网络调试 内核态 用户态
在线阅读 下载PDF
锐华实时进程版操作系统用户态应用加载器的设计与实现
7
作者 何玲玲 《工业控制计算机》 2025年第10期76-78,共3页
针对复杂电子装备大规模、分布式环境下的协同开发、不同厂商的软件模块产品集成、应用程序升级、应用备份、故障恢复等需求,考虑到进程内用户态应用需要分配与内核态完全独立的内存空间,并且它依赖无法预先加载的动态库或者静态库,动... 针对复杂电子装备大规模、分布式环境下的协同开发、不同厂商的软件模块产品集成、应用程序升级、应用备份、故障恢复等需求,考虑到进程内用户态应用需要分配与内核态完全独立的内存空间,并且它依赖无法预先加载的动态库或者静态库,动态加载机制无法完成此类应用的加载,对这类应用的加载机制进行了研究,并基于锐华实时进程版操作系统设计实现了使用musl libc库的用户态应用的加载器,并在国产处理器FT2000/4平台上完成了用户态应用加载和运行的验证,保证了方案的可行有效。该设计方案对于其他的嵌入式操作系统加载进程级用户态应用具有参考价值。 展开更多
关键词 锐华实时进程版操作系统 ELF格式 加载器 内核态 用户态
在线阅读 下载PDF
基于组合深度学习的风电功率区间预测
8
作者 蒋建东 赵云飞 +3 位作者 韩文轩 燕跃豪 鲍薇 刘晓辉 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期50-58,共9页
为了提高风电功率区间预测的精度,提出了一种基于组合深度学习的风电功率区间预测模型。首先,针对传统蜣螂优化算法(DBO)存在全局寻优能力和局部探索能力不均衡的问题,提出了一种改进的蜣螂优化算法(POTDBO)。该算法通过增强全局寻优能... 为了提高风电功率区间预测的精度,提出了一种基于组合深度学习的风电功率区间预测模型。首先,针对传统蜣螂优化算法(DBO)存在全局寻优能力和局部探索能力不均衡的问题,提出了一种改进的蜣螂优化算法(POTDBO)。该算法通过增强全局寻优能力并改进局部探索策略,优化变分模态分解(VMD)中的分解个数K和惩罚因子β,从而提高VMD的分解效果。其次,基于优化后的VMD分解结果,构建了组合深度学习模型POTDBO-VMD-CNN-BiLSTM。该模型利用卷积神经网络(CNN)提取风电功率的空间特征,并结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分捕捉数据中的历史信号特征和未来信号特征,对各分量分别预测并叠加重构,从而实现了风电功率的准确预测。再次,引入了非参数核密度估计法(KDE)对组合模型的预测误差进行拟合,从而得到不同置信区间下的风电功率区间预测结果。最后,运用新疆某风电场的实际运行数据对所提模型进行了验证。仿真结果表明:在置信水平为95%时,与高斯分布、T分布相比,所提方法在预测区间覆盖宽度CWC上分别降低了0.1036,0.1714,在区间预测精度上有所提升。 展开更多
关键词 风电功率区间预测 蜣螂优化算法 变分模态分解 非参数核密度估计
在线阅读 下载PDF
内核噪声拓展自适应多元变分模态分解及机械复合故障诊断应用
9
作者 孙世博 袁静 +2 位作者 赵倩 蒋会明 魏颖 《机械工程学报》 北大核心 2025年第11期171-182,共12页
为解决复合故障特征信息难以有效同步获取问题,提出一种内核噪声拓展自适应多元变分模态分解的机械复合故障诊断方法。首先,利用核主成分分析和奇异熵增量曲率谱设计多元噪声同步估计技术,通过对多元信号高维空间模型进行降维和重构处理... 为解决复合故障特征信息难以有效同步获取问题,提出一种内核噪声拓展自适应多元变分模态分解的机械复合故障诊断方法。首先,利用核主成分分析和奇异熵增量曲率谱设计多元噪声同步估计技术,通过对多元信号高维空间模型进行降维和重构处理,有效地从非线性原始信号中同步获取多元噪声分量。其次,利用同步估计的多元噪声分量构造内核噪声拓展模型作为输入数据源,提高相应分解层带宽选取准确性以改善模态混淆现象,为复合故障特征有效分离提供解决方案。同时,结合带宽平衡参数更新策略,为内核噪声拓展模型设计用于递归并行分解的新目标函数,自适应选择最优分解层数和各分解层多元本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)带宽平衡参数。最终,输出完整多元期望IMF集合以同步提取复合故障特征。由工程实例结果表明,所提方法可有效应用于机车走行部轴承和星载天线指向机构谐波减速器复合故障诊断。 展开更多
关键词 多元变分模态分解 核主成分分析 多元噪声利用 同步提取 复合故障诊断
原文传递
顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型构建及应用
10
作者 张超越 魏冠军 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第8期3352-3363,共12页
提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度,对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题,提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型,... 提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度,对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题,提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型,以兰新高铁山丹马场−民乐路段DK371+900、DK383+345和DK391+9403处断面为例,对2015-2017年冻深快速增长期的路基冻深进行预测。该模型首先利用EMD算法对导热系数与冻土环境变量时序数据进行信号分解,得到一系列具有不同特征尺度的数据序列,体现出原数据的趋势与波动性,增加数据的细节和多样性;再利用KPCA算法提取出影响路基冻深的关键因子,实现数据降维,消除因EMD产生的数据冗余;最后通过LSTM网络实现基于多变量的路基冻深预测。研究结果表明:该模型较传统路基冻深预测模型、EMD-LSTM模型、多变量BP神经网络模型、多变量LSTM模型有更高的精确度。模型在3处断面路基冻深预测的平均绝对误差(f_(mae))为0.029、0.033和0.060 m;均方根误差(f_(rmse))为0.036、0.042和0.075 m;拟合优度(R2)为0.924、0.949和0.906。其f_(mae)与f_(rmse)相比于传统路基冻深预测模型最高降低了89.1%和86.8%;相比于EMD-LSTM模型最高降低了87.7%和85.7%;相比于多变量BP神经网络模型最高降低了66.3%和64.7%;相比于多变量LSTM模型最高降低了60.2%和56.7%。研究结果可为季节性冻土区高铁路基冻深预测提供一种新的参考。 展开更多
关键词 高铁路基 经验模态分解 核主成分分析 长短期记忆神经网络 冻结深度预测
在线阅读 下载PDF
基于特征融合与KELM的谐振接地系统故障选线
11
作者 周凡博 陈家晖 孔玲玲 《电子设计工程》 2025年第20期47-51,共5页
针对谐振接地系统在发生单相接地故障时,故障特征受过渡电阻、故障合闸角等因素影响变得微弱难以提取,导致故障识别率低的问题,提出一种综合零序电流高低频段分量特征的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)故障选线方... 针对谐振接地系统在发生单相接地故障时,故障特征受过渡电阻、故障合闸角等因素影响变得微弱难以提取,导致故障识别率低的问题,提出一种综合零序电流高低频段分量特征的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)故障选线方法。利用参数优化的变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)获取各馈线零序电流的高低频段分量,分别计算低频分量的希尔伯特边际谱能量熵和高频分量的初始一阶差分,将两者构造成故障特征向量,输入到KELM模型中进行训练,实现选线。通过仿真测试,该选线方法准确率能达到100%且具有良好的抗噪性。 展开更多
关键词 谐振接地 变分模态分解 特征融合 核极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于白鲨算法与改进长短期记忆网络的光伏出力预测 被引量：1
12
作者 闫朝阳 李蓝青 +3 位作者 徐浩嘉 庄锁 张振华 戎子睿 《发电技术》 2025年第4期778-787,共10页
【目的】为了保障光伏接入后电力系统的安全稳定与经济运行,提出了一种基于白鲨算法与改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的光伏功率预测模型,并采用白鲨优化(white shark optimization,WSO)算法优化预测模型参数。【方... 【目的】为了保障光伏接入后电力系统的安全稳定与经济运行,提出了一种基于白鲨算法与改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的光伏功率预测模型,并采用白鲨优化(white shark optimization,WSO)算法优化预测模型参数。【方法】为充分考虑影响光伏输出功率的环境变量,首先采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法对环境因子序列进行分解,以降低序列的非平稳性。接着,利用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法提取主要影响因素的特征序列,获得最佳的气象特征序列。最后,使用LSTM网络预测多变量特征序列,并使用WSO算法优化LSTM网络的参数,以实现对光伏出力的精确预测。【结果】与传统的光伏功率预测方法相比,该模型显著提高了光伏发电功率的预测精度。【结论】采用WSO算法优化LSTM中的隐藏单元数目、最大训练周期、初始学习率,可以有效地提高优化的效率和精度,为高比例光伏接入后系统的稳定运行提供了参考依据。 展开更多
关键词 太阳能 光伏发电 光伏出力预测 核主成分分析 变分模态分解 长短期记忆网络 白鲨优化算法
在线阅读 下载PDF
基于SVMD-KPCA-LSTM的多数据融合间歇能源发电系统功率预测
13
作者 陈欣铭 张威 《上海电机学院学报》 2025年第4期193-198,211,共7页
针对可再生能源发电系统输出功率具有间歇性、难以被准确预测的问题,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的功率预测方法。该方法将逐次变分模态分解(SVMD)、核主成分分析(KPCA)与LSTM网络相融合进行功率预测。首先,利用SVMD对影响光... 针对可再生能源发电系统输出功率具有间歇性、难以被准确预测的问题,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的功率预测方法。该方法将逐次变分模态分解(SVMD)、核主成分分析(KPCA)与LSTM网络相融合进行功率预测。首先,利用SVMD对影响光伏和风力发电单元功率输出的环境因素进行分解;其次,通过KPCA进行主成分分析,筛选出关键影响因素以降低计算复杂度;最后,应用LSTM网络实现功率预测。结果表明:本文所提出的SVMD-KPCA-LSTM方法有效提高了间歇能源发电系统输出功率的预测准确性。 展开更多
关键词 间歇能源发电 长短期记忆网络 逐次变分模态分解 核主成分分析 功率预测
在线阅读 下载PDF
基于EMD-KPCA-BiLSTM的短期光伏功率预测算法
14
作者 钟文晶 郑涛 《长江信息通信》 2025年第6期65-68,共4页
通过对一种基于EMD-KPCA-BiLSTM的短期光伏功率预测模型算法进行了研究,该研究首先采用经验模态分解(EMD)技术对环境制约因素进行分解降低其序列不稳定性,其次采用内核主成分分析法(KPCA)整合数据并提取关键影响因子的特征序列,再次采... 通过对一种基于EMD-KPCA-BiLSTM的短期光伏功率预测模型算法进行了研究,该研究首先采用经验模态分解(EMD)技术对环境制约因素进行分解降低其序列不稳定性,其次采用内核主成分分析法(KPCA)整合数据并提取关键影响因子的特征序列,再次采用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)进行动态建模,最后通过数值算例验证了本算法的有效性,实验结果表明该算法能够对光伏发电功率进行精准预测。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 经验模态分解 内核主成分分析 双向长短期记忆神经网络 多变量特征序列
在线阅读 下载PDF
基于GWO-VMD和分层融合进化KELM的抽水蓄能机组劣化趋势预测
15
作者 崔学坤 吴刚 +3 位作者 王轶辰 杨贵程 付文龙 浮林静 《水力发电》 2025年第9期78-85,共8页
在抽水蓄能机组长期运行过程中,关键部件易发生磨损及性能劣化,直接影响机组运行效率。为准确预测机组劣化趋势,提出了一种基于灰狼优化算法-变分模态分解(GWO-VMD)和分层融合进化核极限学习机(KELM)的抽水蓄能机组劣化趋势预测方法。首... 在抽水蓄能机组长期运行过程中,关键部件易发生磨损及性能劣化,直接影响机组运行效率。为准确预测机组劣化趋势,提出了一种基于灰狼优化算法-变分模态分解(GWO-VMD)和分层融合进化核极限学习机(KELM)的抽水蓄能机组劣化趋势预测方法。首先,构建基于Bagging算法的健康状态模型,建立抽水蓄能机组工况参数与状态监测数据之间的映射关系。其次,基于健康状态模型计算机组的劣化趋势序列。随后,采用GWO优化VMD参数,利用GWO-VMD将劣化趋势序列分解为多个模态分量,并提出引导学习策略改进蜣螂优化算法(IDBO)、狼群围攻策略改进鱼鹰优化算法(IOOA),分别结合激活时变密度因子构建分层融合算法协同优化KELM参数,对各模态分量进行预测并叠加结果,得到最终的抽水蓄能机组劣化趋势预测结果。最后,利用某抽水蓄能机组监测数据进行多组对比实验,验证所提方法的可行性和有效性,实验结果表明所提方法能够准确预测抽水蓄能机组劣化趋势。 展开更多
关键词 健康状态模型 劣化趋势预测 灰狼优化算法 变分模态分解 核极限学习机 蜣螂优化算法 鱼鹰优化算法
在线阅读 下载PDF
融合自适应特征与优化KELM的抽蓄机组振动预测
16
作者 付文龙 祝鑫锋 +4 位作者 熊浩伟 相莹 邵孟欣 孔泽昊 孙政 《水力发电学报》 北大核心 2025年第8期20-30,共11页
为了减小振动信号的非线性与非平稳特性对振动预测精度的影响,本文提出了一种融合自适应特征与优化核极限学习机(KELM)的抽蓄机组振动预测方法。首先,利用改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)对振动信号进行分解,获得不同... 为了减小振动信号的非线性与非平稳特性对振动预测精度的影响,本文提出了一种融合自适应特征与优化核极限学习机(KELM)的抽蓄机组振动预测方法。首先,利用改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)对振动信号进行分解,获得不同频率成分的本征模态分量;其次,采用自编码器(AE)对所得分量进行自适应特征提取,动态捕捉关键特征;然后,建立KELM预测模型分别对各分量进行预测,并提出差分进化—改进哈里斯鹰算法(DEIHHO)对KELM的正则化参数与核参数进行优化,进而叠加各分量预测结果得到机组振动的最终预测结果;最后,通过实例验证表明,所提方法具有较好的预测性能,能够有效提高抽水蓄能机组振动预测的准确性。 展开更多
关键词 振动预测 自适应特征 核极限学习机 改进的自适应噪声完全集成经验模态分解 自编码器 差分进化–改进哈里斯鹰算法
在线阅读 下载PDF
基于IGWO-VMD-EMD-KELM联合预测模型的海上短期风速预测
17
作者 刘轲 张潇阳 +4 位作者 贾子晖 周彩凤 程浩宇 林瑞阳 魏子宸 《绿色科技》 2025年第10期222-228,共7页
准确、可靠的风速预测有利于保障电力系统的安全运行。为提高预测精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、经验模态分解(EMD)、改进灰狼优化算法(IGWO)以及核极限学习机(KELM)的短期风速预测模型。首先利用IGWO对VMD参数进行智能优化。之... 准确、可靠的风速预测有利于保障电力系统的安全运行。为提高预测精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、经验模态分解(EMD)、改进灰狼优化算法(IGWO)以及核极限学习机(KELM)的短期风速预测模型。首先利用IGWO对VMD参数进行智能优化。之后利用VMD将风速数据分解为若干子序列和残差项。针对残差项具有较强非平稳性的问题,利用EMD对残差项进一步分解。最后对各子序列分别利用KELM模型进行预测,并将各子序列预测结果叠加得到最终预测结果。结果表明:该模型的评价指标R 2达到了98.865%,相较于其他对比模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风速预测 变分模态分解 经验模态分解 改进灰狼优化算法 核极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于物理机制引导的水库群出库流量预测在乌江流域的应用 被引量：1
18
作者 刘海力 卢勇 +2 位作者 王渤权 于洁 孟长青 《水力发电》 2025年第7期95-102,共8页
出库流量预测可为水电站防汛抗旱、水位控制等提供必要依据,为此,提出了一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)、核主成分分析(KPCA)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的水库群出库流量预测模型。首先,利用CEEMDAN对影响因... 出库流量预测可为水电站防汛抗旱、水位控制等提供必要依据,为此,提出了一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)、核主成分分析(KPCA)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的水库群出库流量预测模型。首先,利用CEEMDAN对影响因子序列进行分解,然后使用KPCA提取主成分序列,最后输入到BiLSTM模型,同时,BiLSTM模型模拟时将水库出库流量的物理机制约束转换为损失函数中的惩罚项,从而实现物理机制引导的深度学习预测模型。此外,分别构建枯水期、汛期及极端洪水3种情景下的出库流量预测模型,以提高预测的精度和稳定性。实验结果表明,提出的基于物理机制引导的水库群智能流量预测算法在预测精度、稳定性和泛化能力方面均优于传统的LSTM算法;改进后的损失函数能够有效地防止过拟合问题,使得模型更具有鲁棒性和可靠性。 展开更多
关键词 出库流量预测 BiLSTM算法 物理机制 自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN) 核主成分分析(KPCA) 乌江流域
在线阅读 下载PDF
基于经验模态分解和深度学习的短期风电功率预测 被引量：2
19
作者 唐杰 李彬 +2 位作者 刘白杨 邵武 易资兴 《邵阳学院学报（自然科学版）》 2024年第2期1-9,共9页
精准的风电功率预测有利于全网电力平衡、系统安全稳定运行和节能减耗。提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、核主成分分析(kernel principal component analysis, KPCA)和长短期记忆(long short-term memory... 精准的风电功率预测有利于全网电力平衡、系统安全稳定运行和节能减耗。提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、核主成分分析(kernel principal component analysis, KPCA)和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的短期风功率预测模型。采用EMD技术将多维气象序列分解为多个固有模态分量,以挖掘原始数据的主要特征并消除噪声;引入KPCA进行降维处理,提取数据的非线性特征;使用LSTM神经网络对特征提取的序列进行学习并完成预测,获得风电功率预测的最终结果。使用所提出的模型对新疆某一风电场风电功率进行预测,将预测结果与其他模型对比。结果表明,该预测模型能改善预测性能,降低风电功率预测误差。 展开更多
关键词 风电功率 短期预测 经验模态分解 核主成分分析 神经网络
在线阅读 下载PDF
不同产地酸枣仁切片的拉曼光谱检测及分析
20
作者 段义忠 薛浩博 +3 位作者 朱国栋 刘米利 贺一鸣 李林山 《榆林学院学报》 2024年第5期43-47,共5页
利用拉曼光谱比较不同产地酸枣仁的主要成分组成及含量差异。以酸枣仁切片为研究对象,使用共聚焦显微拉曼光谱仪分析了四个不同产地的酸枣仁主要成分特征峰,得到酸枣仁拉曼光谱及拉曼一阶导数谱,并对其进行振动模式归属分析。不同产地... 利用拉曼光谱比较不同产地酸枣仁的主要成分组成及含量差异。以酸枣仁切片为研究对象,使用共聚焦显微拉曼光谱仪分析了四个不同产地的酸枣仁主要成分特征峰,得到酸枣仁拉曼光谱及拉曼一阶导数谱,并对其进行振动模式归属分析。不同产地酸枣仁在299,403,790,873,941,1084,1160,1237,1600 cm^(-1)附近处均出现明显的特征峰,不同产地酸枣仁有效成分的特征峰有一定差异,宁夏产地与山东产地的酸枣仁较河北产地与榆林产地皂苷类化合物特征峰弱;酸枣仁有效成分为皂苷类化合物、黄酮类化合物、碳水化合物;酸枣仁的一阶导数谱在237.8,375.9,844.7 cm^(-1)附近处出现尖锐的特征峰,分辨率更高,可以作为鉴定和识别酸枣仁的特征峰。拉曼光谱的特征峰可以作为鉴定和识别不同产地酸枣仁的手段,其结果可为酸枣仁的真伪鉴定及质量监测提供参考。 展开更多
关键词 共聚焦显微拉曼光谱 酸枣仁 振动模式 拉曼一阶导数 中药成分分析
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 … 14 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部