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基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测 被引量：61
1
作者 肖迁 李文华 +2 位作者 李志刚 刘金龙 刘会巧 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期80-86,共7页
为了提高超短期风电功率预测精度,使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题,先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号,再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模,最后求和各层预测信号。由于功... 为了提高超短期风电功率预测精度,使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题,先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号,再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模,最后求和各层预测信号。由于功率和风速具有混沌特性,用C-C法联合优化重构相空间的参数,以嵌入维数为神经网络输入层节点数。应用于山东某风电场,仿真结果表明,与BP神经网络模型相比,该算法预测风速和功率精度较高,但风速预测值经过实际功率曲线转换后,功率预测精度变差。 展开更多
关键词 小波分析 相空间重构 C-C法 遗传算法 神经网络 功率曲线转换法
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基于相空间重构和卷积神经网络的电能质量扰动分类 被引量：37
2
作者 陈伟 何家欢 裴喜平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第14期87-93,共7页
为了提高电能质量扰动信号分类的准确率,首先利用相空间重构将一维时间序列电能质量扰动信号重构到多维相空间,获得扰动信号轨迹并投影到二维相平面,形成二维轨迹图像。然后对该图像进行二值化处理,减少信号的数据量,凸显轨迹轮廓。最... 为了提高电能质量扰动信号分类的准确率,首先利用相空间重构将一维时间序列电能质量扰动信号重构到多维相空间,获得扰动信号轨迹并投影到二维相平面,形成二维轨迹图像。然后对该图像进行二值化处理,减少信号的数据量,凸显轨迹轮廓。最后通过卷积神经网络对处理后的轨迹图像进行特征提取,并对相应的扰动信号进行分类识别。在卷积神经网络框架Caffe下进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有很高的识别准确率和良好的抗噪能力。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 相空间重构 深度学习 卷积神经网络
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基于混沌相空间重构理论的风电场短期风速预测 被引量：30
3
作者 吕涛 唐巍 所丽 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第21期113-117,共5页
风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义。根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测。... 风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义。根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测。由嵌入时间窗Γ和m、τ的关系,确定了m和τ的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构。在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服'伪邻近点'的影响,提高了预测精度。预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型。算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 风速时间序列 短期风速预测 混沌特性 相空间重构 神经网络
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基于时间序列的相空间重构算法及验证(一) 被引量：14
4
作者 王妍 徐伟 曲继圣 《山东大学学报（工学版）》 CAS 2005年第4期109-114,共6页
很多非线性系统的外部特性通常只能是某个单变量的时间序列.采用延迟坐标状态空间这种相空间重构方法,对非线性系统中的单一时间序列进行分析,从中恢复出系统内部存在的非线性动力学特性.对两个关键参数的选择做了大量的理论分析研究.... 很多非线性系统的外部特性通常只能是某个单变量的时间序列.采用延迟坐标状态空间这种相空间重构方法,对非线性系统中的单一时间序列进行分析,从中恢复出系统内部存在的非线性动力学特性.对两个关键参数的选择做了大量的理论分析研究.用某些经典的混沌系统对这些算法进行了验证,结果表明程序计算的实际值和理论值基本一致. 展开更多
关键词 时间序列 相空间重构 算法
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基于相空间重构和小波分析-粒子群向量机的滑坡地下水位预测 被引量：23
5
作者 黄发明 殷坤龙 +2 位作者 张桂荣 周春梅 张俊 《地球科学（中国地质大学学报）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1254-1265,共12页
预测滑坡地下水位的动态演变过程对滑坡稳定性分析具有重要意义,三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列受多种因素影响,呈现出高度非线性非平稳的特征.为对其进行预测,提出一种基于相空间重构的小波分析-粒子群优化支持向量机(wavelet analy... 预测滑坡地下水位的动态演变过程对滑坡稳定性分析具有重要意义,三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列受多种因素影响,呈现出高度非线性非平稳的特征.为对其进行预测,提出一种基于相空间重构的小波分析-粒子群优化支持向量机(wavelet analysis-support vector machine,简称WA-PSVM)模型.该模型引入小波变换法对地下水位序列进行时频分解,将非平稳的地下水位序列转变为多个不同分辨率尺度下的较平稳的地下水位子序列;然后重构各子序列的相空间,再利用PSVM(全称support vector machine)模型对地下水位各子序列进行预测,最后将各子序列预测值相加得到最终预测结果.以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例,首先分析滑坡前缘地下水位变化的影响因素,再将WA-PSVM模型应用于地下水位预测,并与单独PSVM模型和小波分析-BP网络模型(wavelet analysis-back propagation,简称WA-BP)作对比.结果表明:滑坡前缘地下水位受降雨和库水位影响较大,利用WA-PSVM模型对STK-1水文孔地下水位进行预测的均方根误差为0.073m、拟合优度为0.966,WA-PSVM模型预测精度高于单独PSVM模型和WA-BP模型.WA-PSVM模型解决了地下水位序列非线性非平稳的问题,在不考虑影响因素的情况下能获得满意的预测效果,具有较高的建模效率和较强的实用性. 展开更多
关键词 库岸滑坡 地下水位时间序列 相空间重构 小波分析 粒子群算法 支持向量机 地下水 地质灾害
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基于OVMD与SVR的水电机组振动趋势预测 被引量：20
6
作者 付文龙 周建中 +1 位作者 张勇传 郑阳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期36-40,共5页
为更好地预测水电机组振动趋势,研究提出了一种基于最优变分模态分解(OVMD)与支持向量回归(SVR)的水电机组振动趋势预测模型。首先基于中心频率观察法与残差指标最小化准则确定OVMD的分解参数,采用OVMD将非平稳振动序列分解为一系列模... 为更好地预测水电机组振动趋势,研究提出了一种基于最优变分模态分解(OVMD)与支持向量回归(SVR)的水电机组振动趋势预测模型。首先基于中心频率观察法与残差指标最小化准则确定OVMD的分解参数,采用OVMD将非平稳振动序列分解为一系列模态函数,并对各模态函数分别进行相空间重构,构建状态矩阵,进而得到SVR回归预测模型的输入、输出,再采用交叉验证的网格搜索策略优化各SVR模型的参数,并分别进行回归预测,最后对所有SVR预测结果进行求和,得到原始振动趋势的预测值。研究对某大型混流式水电机组的振动监测数据进行预测试验,并进行对比分析,结果表明该模型可有效预测水电机组振动趋势。 展开更多
关键词 最优变分模态分解 相空间重构 支持向量回归 非平稳 振动趋势预测
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基于改进CEEMD-CS-ELM的短期风速预测 被引量：18
7
作者 高桂革 原阔 +1 位作者 曾宪文 郑炳杰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期284-289,共6页
针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布... 针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布谷鸟算法矫正极限学习机模型的输入参数,预测处理后的风速序列。通过实例仿真,比较改进前后不同模型的相对误差,说明该文预测模型的合理性。 展开更多
关键词 风速 预测分析 互补集合经验模态分解 布谷鸟算法 相空间重构 极限学习机
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径流混沌时间序列局域多步预测模型及其在黄河上游的应用 被引量：14
8
作者 张文鸽 黄强 佟春生 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期11-15,共5页
近10多年来,许多学者相继开展了应用混沌理论对径流时间序列的预测研究,以Takens嵌入定理为理论基础的混沌局域法是一种简单、有效的预测方法。但是常用的零阶局域法、一阶局域法、加权零阶局域法和加权一阶局域法都是一种单步预测模型... 近10多年来,许多学者相继开展了应用混沌理论对径流时间序列的预测研究,以Takens嵌入定理为理论基础的混沌局域法是一种简单、有效的预测方法。但是常用的零阶局域法、一阶局域法、加权零阶局域法和加权一阶局域法都是一种单步预测模型,进行多步预测时计算量大且存在误差累积效应。基于相空间重构技术的加权一阶局域法多步预测模型可以克服上述不足。因此,本文首先利用虚假邻域法选取相空间重构的参数时间延迟和嵌入维数,而后依据小数据量法计算最大Lyapnuov指数进行径流时间序列混沌特性的定量识别,最后建立了径流混沌时间序列加权一阶局域法多步预测模型,并将该模型应用于黄河上游贵德站1954年1月～2003年12月的实测径流时间序列预测。结果表明,该模型用于径流时间序列的短期预测是可行和有效的。 展开更多
关键词 混沌识别 时间序列 径流预测 相空间重构 最大LYAPUNOV指数
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滑坡变形组合预测方法的研究 被引量：16
9
作者 孙世国 苏振华 +2 位作者 王杰 郭珮 董彦飞 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期1041-1047,共7页
为了预测边坡变形大小,以便及时采取防治措施,通过取不同的迟滞时间对原始监测数据进行相空间重置获得新的数据序列,再以这些新的数据序列为基础,采用预测残差平方和最小的线性优化方法,将ARMA时间序列法和GM(1,1)灰色理论的预测结果进... 为了预测边坡变形大小,以便及时采取防治措施,通过取不同的迟滞时间对原始监测数据进行相空间重置获得新的数据序列,再以这些新的数据序列为基础,采用预测残差平方和最小的线性优化方法,将ARMA时间序列法和GM(1,1)灰色理论的预测结果进行组合,对某矿的边坡变形量进行滚动组合预测。对不同方法的预测精度和预测残差的标准差进行了对比分析,结果对比表明,组合预测较单项预测方法残差标准差明显减小,且相空间重置后的组合预测结果提高了直接预测的平均预测精度,这为边坡变形趋势的预测与防灾预警提供了可靠的方法。 展开更多
关键词 边坡变形 滚动组合预测 相空间重置 迟滞时间
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基于相空间重构与平均电导特征的配电网单相接地故障辨识 被引量：16
10
作者 郭霖徽 刘亚东 +3 位作者 王鹏 罗林根 李国杰 江秀臣 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期192-198,共7页
配电网接地故障类型辨识可为故障巡线提供指导,缩短故障巡线时间。针对10 kV配电网线路的不同接地故障类型,提出基于相空间重构与平均电导特征的配电网线路故障辨识方法。通过试验采集配电网中典型接地故障的波形。针对不同介质接地故... 配电网接地故障类型辨识可为故障巡线提供指导,缩短故障巡线时间。针对10 kV配电网线路的不同接地故障类型,提出基于相空间重构与平均电导特征的配电网线路故障辨识方法。通过试验采集配电网中典型接地故障的波形。针对不同介质接地故障零序电流中电弧特征,对零序电流进行相空间重构得到相平面轨迹图,计算信息维数以及吸引子面积特征,依据特征识别量将故障区分为可靠接地故障和不可靠接地故障。进一步通过计算各类型故障平均电导作为故障辨识判据,将故障区分为不同类型。试验结果表明所提方法能够有效辨识不同介质接地故障类型。 展开更多
关键词 配电网 接地故障 相空间重构 平均电导 故障辨识
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基于混沌时间序列的地区电网负荷预测 被引量：16
11
作者 董子晗 《电网与清洁能源》 2019年第5期38-41,共4页
通过采用改进的C-C方法计算得出电网日负荷的最优时延和最佳嵌入维数,从而进行相空间重构,并通过计算最大Lyapunov指数,指出该时间序列的混沌特性。然后采用基于奇异值分解的Volterra方法对某地区电网负荷进行预测。预测结果显示,该方... 通过采用改进的C-C方法计算得出电网日负荷的最优时延和最佳嵌入维数,从而进行相空间重构,并通过计算最大Lyapunov指数,指出该时间序列的混沌特性。然后采用基于奇异值分解的Volterra方法对某地区电网负荷进行预测。预测结果显示,该方法的预测效果较好,具有较高的预测精度,并能够反映电网未来负荷的变化趋势。 展开更多
关键词 混沌 相空间重构 VOLTERRA滤波器 负荷预测
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三峡库区资源环境决策支持系统应用研究 被引量：14
12
作者 王博为 郭培源 《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第5期47-53,共7页
应用相空间重构理论原理和算法,将混沌理论和决策支持系统有机结合,提出了建立三峡库区资源环境决策支持系统数据预测分析方法.并将分析方法成功应用于三峡库区资源环境预测实证研究中,经数据分析,证明该模型应用在三峡库区资源环境预... 应用相空间重构理论原理和算法,将混沌理论和决策支持系统有机结合,提出了建立三峡库区资源环境决策支持系统数据预测分析方法.并将分析方法成功应用于三峡库区资源环境预测实证研究中,经数据分析,证明该模型应用在三峡库区资源环境预测中是可行的、合理的,有很好的预报精度和应用价值. 展开更多
关键词 混沌 相空间重构 决策支持系统 三峡库区 资源环境
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基于时间序列的相空间重构算法及验证(二) 被引量：8
13
作者 王妍 徐伟 《山东大学学报（工学版）》 CAS 2005年第6期89-94,共6页
很多非线性系统的外部特性通常只能是某个单变量的时间序列.采用延迟坐标状态空间这种相空间重构方法,对非线性系统中的单一时间序列进行分析,从中恢复出系统内部存在的非线性动力学特性.对两个关键参数的选择做了大量的理论分析研究.... 很多非线性系统的外部特性通常只能是某个单变量的时间序列.采用延迟坐标状态空间这种相空间重构方法,对非线性系统中的单一时间序列进行分析,从中恢复出系统内部存在的非线性动力学特性.对两个关键参数的选择做了大量的理论分析研究.用某些经典的混沌系统对这些算法进行了验证,结果表明程序计算的实际值和理论值基本一致. 展开更多
关键词 时间序列 相空间重构 算法
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基于大数据的油气集输系统生产能耗时序预测模型 被引量：13
14
作者 檀朝东 项勇 +2 位作者 赵昕铭 王辉萍 高丽洁 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第B12期158-164,共7页
针对集输系统组成关系多、系统行为复杂、子系统之间以及系统与环境之间的关联程度高、耦合性强、易产生故障和能耗高等特点,基于油气集输生产过程中积累的温度、压力、流量、设备工作制度、能耗等海量数据,建立了集输数据粒度模型,实... 针对集输系统组成关系多、系统行为复杂、子系统之间以及系统与环境之间的关联程度高、耦合性强、易产生故障和能耗高等特点,基于油气集输生产过程中积累的温度、压力、流量、设备工作制度、能耗等海量数据,建立了集输数据粒度模型,实现了基于热能利用率、单位液量能耗等多目标、多变量时序的集输系统生产能耗预测。针对不同时间粒度(如日、月、年等)、不同空间粒度(如井组、区块、油田等)、不同集输方式粒度(如单相输、油-气-水混输),建立了多变量时序混沌能耗预测模型;构造了粒关联规则模式挖掘算法。以大港油田A集输系统为例,研究了集输生产系统的能耗因素粒之间的关联关系;预测了集输生产参数调整对系统未来能耗变化,获得集输系统效率和能耗的预警。 展开更多
关键词 集输系统 混沌时序 相空间重构 粒关联规则 能耗预测
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基于相关向量机的短期风速预测模型 被引量：13
15
作者 李慧杰 刘亚南 +4 位作者 卫志农 李晓露 Kwok W Cheung 孙永辉 孙国强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期28-32,共5页
通过对风速的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌特性。在此基础上,利用相空间重构理论建立基于相关向量机(RVM)的短期风速预测模型,并对不同的核函数进行分析,选出最优的核函数。与现有的风速预测模型相比,该模型具有高稀疏性、核函... 通过对风速的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌特性。在此基础上,利用相空间重构理论建立基于相关向量机(RVM)的短期风速预测模型,并对不同的核函数进行分析,选出最优的核函数。与现有的风速预测模型相比,该模型具有高稀疏性、核函数选择灵活等优点。仿真结果表明,与BP神经网络和支持向量机(SVM)模型相比,RVM模型预测精度更高。 展开更多
关键词 神经网络 支持向量机 相关向量机 相空间重构 短期风速预测 模型
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基于相空间重构的支持向量机方法在径流中长期预报中应用 被引量：10
16
作者 刘冀 王本德 +1 位作者 袁晶瑄 周惠成 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期591-595,共5页
水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空间重构,采用基于结构风... 水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空间重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题,以径向基核函数作为核函数,采用混沌变尺度优化方法进行参数寻优.实例表明,该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法,且具有良好的泛化推广能力. 展开更多
关键词 径流中长期预报 相空间重构 支持向量机 混沌优化 人工神经网络
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对一种混沌加密图像方法的破译研究 被引量：10
17
作者 黎全 赵凯 +3 位作者 邓正才 何焰兰 吕治辉 黄水花 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期45-49,共5页
介绍了利用混沌映射系统进行保密通信的理论依据。分析了一种利用混沌动力学方程所形成的混沌序列来对图像进行加密的方案,并用程序语言予以实现。针对这种一维混沌加密算法,在加密方程、参数和初始值完全未知的前提下,运用相空间重构... 介绍了利用混沌映射系统进行保密通信的理论依据。分析了一种利用混沌动力学方程所形成的混沌序列来对图像进行加密的方案,并用程序语言予以实现。针对这种一维混沌加密算法,在加密方程、参数和初始值完全未知的前提下,运用相空间重构法和穷举法对其进行了破译研究并成功将其破译。总结了加密和破译方法的优缺点,提出了一种抗破译能力更强的加密方案。 展开更多
关键词 混沌 时间序列 破译 相空间重构 自相关函数 穷举法
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基于径向基神经网络的局域预测法及其应用 被引量：11
18
作者 修妍 马军海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期19-21,共3页
一般的加权一阶局域预测法是利用最小二乘法求解模型,从而对混沌时序进行预测。基于径向基神经网络的局域预测法是在加权一阶局域预测模型的理论基础上,应用径向基神经网络代替加权一阶局域预测模型构成了基于径向基神经网络的局域预测... 一般的加权一阶局域预测法是利用最小二乘法求解模型,从而对混沌时序进行预测。基于径向基神经网络的局域预测法是在加权一阶局域预测模型的理论基础上,应用径向基神经网络代替加权一阶局域预测模型构成了基于径向基神经网络的局域预测模型。通过对Logistic映射以及Lorenz系统的3个分量的混沌时间序列的预测仿真,表明该预测方法对混沌时间序列的预测具有较好的效果。 展开更多
关键词 混沌时序 相空间重构 RBF神经网络 局域预测
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基于PSO-Elman模型的网络流量预测 被引量：11
19
作者 顾兆军 李冰 刘涛 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期82-86,共5页
针对网络流量的混沌性特点以及传统神经网络处理网络流量预测问题易陷入局部极小导致预测精度不高的问题,提出在相空间重构基础上,采用粒子群算法(PSO)优化Elman神经网络初始参数的网络流量预测模型。首先对网络流量时间序列进行相空间... 针对网络流量的混沌性特点以及传统神经网络处理网络流量预测问题易陷入局部极小导致预测精度不高的问题,提出在相空间重构基础上,采用粒子群算法(PSO)优化Elman神经网络初始参数的网络流量预测模型。首先对网络流量时间序列进行相空间重构,将重构后的流量序列作为模型的输入;再利用PSO算法全局搜索能力对Elman神经网络初始参数进行优化;最后利用训练好的Elman神经网络对网络流量进行预测。仿真结果表明,相比其他流量预测方法,基于PSOElman模型的网络流量预测提高了预测准确率。 展开更多
关键词 相空间重构 粒子群算法 ELMAN神经网络 混沌时间序列 网络流量预测 参数优化
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基于CEEMDAN-BP模型的突发事件网络舆情预测研究 被引量：11
20
作者 程铁军 王曼 +1 位作者 黄宝凤 冯兰萍 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期59-67,共9页
【目的】研究突发事件网络舆情发展趋势的预测问题。【方法】综合考虑多重不确定因素对网络舆情演化的影响,本文基于数据分解的研究思路,利用自适应噪声完备集成经验模态分解、BP神经网络以及相空间重构理论构建基于CEEMDAN-BP的舆情预... 【目的】研究突发事件网络舆情发展趋势的预测问题。【方法】综合考虑多重不确定因素对网络舆情演化的影响,本文基于数据分解的研究思路,利用自适应噪声完备集成经验模态分解、BP神经网络以及相空间重构理论构建基于CEEMDAN-BP的舆情预测方法,并结合多起突发事件案例进行实证研究。【结果】研究结果表明,CEEMDAN-BP模型能够较好地预测突发事件网络舆情的发展趋势,三个案例事件舆情预测的平均绝对误差分别为8.60%、17.98%、11.97%,其模型的预测性能优于CEEMDAN-SVM、EMD-BP、EMD-SVM、BP神经网络模型以及SVM模型。【局限】实验数据是以天为单位进行统计,未能全面反映出舆情演变的变化趋势。【结论】基于数据分解构建的CEEMDAN-BP模型能够有效预测突发事件网络舆情的发展趋势,可为相关部门做好突发事件网络舆情的管控和预警提供理论支持。 展开更多
关键词 突发事件 网络舆情 CEEMDAN分解 相空间重构 BP神经网络
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