为提高月径流时间序列预测精度,改进最小二乘孪生支持向量回归机(Least Squares Twin Support Vector Regression,LSTSVR)性能,首次基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数构建混合核函数,提出4种季节趋势分解(Seasonal and Trend de...为提高月径流时间序列预测精度,改进最小二乘孪生支持向量回归机(Least Squares Twin Support Vector Regression,LSTSVR)性能,首次基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数构建混合核函数,提出4种季节趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)-小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)-裂狐优化(Rüppell's Fox Optimizer,RFO)算法-混合核最小二乘孪生支持向量回归机(Hybrid Kernel Least Squares Twin Support Vector Regression,HLSTSVR)模型,并构建STL-WPT-RFO-LSTSVR、STL-WPT-RFO-混合核最小二乘支持向量回归机(Hybrid Kerllel Least Squares Twin Suppart Vector Regression,HLSSVR)、STL-WPT-RFO-最小二乘支持向量回归机(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)等17种对比分析模型,通过云南省高桥、凤屯水文站月径流时间序列预测实例对21种模型进行验证。首先利用STL-WPT二次分解技术对月径流序列进行分解处理,合理划分训练集和验证集;然后基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数,采用“三三”线性组合和“两两”线性组合的方式构建4种混合核函数对月径流分解分量进行空间映射;最后利用RFO寻优HLSTSVR/LSTSVR/HLSSVR/LSSVR最佳超参数,利用最佳超参数建立21种模型对实例月径流序列各分解分量进行训练、预测和重构。结果表明:①4种STL-WPT-RFO-HLSTSVR模型能适应不同尺度的月径流数据分布,具有较好的模型性能和较小的预测误差,其中STL-WPT-RFO-HLSTSVR(高斯+多项式+线性)模型对高桥、凤屯站月径流预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为2.85%、2.19%,决定系数R2均为0.9994,预测精度最高、效果最好;②混合核函数兼顾了不同核函数优势,能在模型复杂度与泛化能力之间取得平衡,显著提升模型性能和预测精度;③STL-WPT二次分解技术能有效解决复杂时间序列的非平稳性、非线性和多尺度特征,较STL更具分解优势;④组合模型融合了STL-WPT、RFO和HLSTSVR优点,具有较好的普适性和参考价值。展开更多
针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题,提出了一种自联想核回归模型(auto-associative kernel regression,简称AAKR)与修正序贯概率比检验(sequential probability ratio test,简称SPRT...针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题,提出了一种自联想核回归模型(auto-associative kernel regression,简称AAKR)与修正序贯概率比检验(sequential probability ratio test,简称SPRT)相结合的方法。首先,利用小波软阈值降噪方法对监测数据预处理,获取高质量的多源传感器解调信号;其次,采用AAKR构造传感器正常运行数据的估计值,并获取多源传感器测量值与估计值之间的残差;然后,运用滑动时间窗获取不同阶段残差向量的均值和方差,设计一种SPRT检测规则对传感器残差进行异常检测;最后,用核电一、二回路耦合系统模拟机实验数据进行方法验证与性能分析。结果表明,所提传感器异常检测方法的准确率达到99.52%,异常检测延时降低了81.73%,可有效提高现有核电厂传感器异常检测的稳定性。展开更多
文摘为提高月径流时间序列预测精度,改进最小二乘孪生支持向量回归机(Least Squares Twin Support Vector Regression,LSTSVR)性能,首次基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数构建混合核函数,提出4种季节趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)-小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)-裂狐优化(Rüppell's Fox Optimizer,RFO)算法-混合核最小二乘孪生支持向量回归机(Hybrid Kernel Least Squares Twin Support Vector Regression,HLSTSVR)模型,并构建STL-WPT-RFO-LSTSVR、STL-WPT-RFO-混合核最小二乘支持向量回归机(Hybrid Kerllel Least Squares Twin Suppart Vector Regression,HLSSVR)、STL-WPT-RFO-最小二乘支持向量回归机(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)等17种对比分析模型,通过云南省高桥、凤屯水文站月径流时间序列预测实例对21种模型进行验证。首先利用STL-WPT二次分解技术对月径流序列进行分解处理,合理划分训练集和验证集;然后基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数,采用“三三”线性组合和“两两”线性组合的方式构建4种混合核函数对月径流分解分量进行空间映射;最后利用RFO寻优HLSTSVR/LSTSVR/HLSSVR/LSSVR最佳超参数,利用最佳超参数建立21种模型对实例月径流序列各分解分量进行训练、预测和重构。结果表明:①4种STL-WPT-RFO-HLSTSVR模型能适应不同尺度的月径流数据分布,具有较好的模型性能和较小的预测误差,其中STL-WPT-RFO-HLSTSVR(高斯+多项式+线性)模型对高桥、凤屯站月径流预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为2.85%、2.19%,决定系数R2均为0.9994,预测精度最高、效果最好;②混合核函数兼顾了不同核函数优势,能在模型复杂度与泛化能力之间取得平衡,显著提升模型性能和预测精度;③STL-WPT二次分解技术能有效解决复杂时间序列的非平稳性、非线性和多尺度特征,较STL更具分解优势;④组合模型融合了STL-WPT、RFO和HLSTSVR优点,具有较好的普适性和参考价值。
文摘针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题,提出了一种自联想核回归模型(auto-associative kernel regression,简称AAKR)与修正序贯概率比检验(sequential probability ratio test,简称SPRT)相结合的方法。首先,利用小波软阈值降噪方法对监测数据预处理,获取高质量的多源传感器解调信号;其次,采用AAKR构造传感器正常运行数据的估计值,并获取多源传感器测量值与估计值之间的残差;然后,运用滑动时间窗获取不同阶段残差向量的均值和方差,设计一种SPRT检测规则对传感器残差进行异常检测;最后,用核电一、二回路耦合系统模拟机实验数据进行方法验证与性能分析。结果表明,所提传感器异常检测方法的准确率达到99.52%,异常检测延时降低了81.73%,可有效提高现有核电厂传感器异常检测的稳定性。
