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基于EMD和相关向量机的短期负荷预测 被引量：26
1
作者 孙志刚 翟玮星 +1 位作者 李伟伦 卫志农 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第1期92-97,共6页
为提高电力负荷预测的准确性,提出一种基于经验模态分解EMD(empirical mode decomposition)与相关向量机RVM(relevant vector machine)的短期负荷预测方法。该方法利用EMD将目标负荷序列分解为若干个不同频率的固有模态分量I MF(intrins... 为提高电力负荷预测的准确性,提出一种基于经验模态分解EMD(empirical mode decomposition)与相关向量机RVM(relevant vector machine)的短期负荷预测方法。该方法利用EMD将目标负荷序列分解为若干个不同频率的固有模态分量I MF(intrinsic mode function),通过分析各个分量的特征规律,构造不同的RVM模型对各分量分别进行预测,再将各分量预测值通过RVM组合得到最终预测值。仿真结果表明,通过EMD分解,预测效果有显著改善,而RVM模型较之BP神经网络模型与SVM模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 经验模态分解 相关向量机 固有模态分量 短期负荷预测
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基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类 被引量：19
2
作者 赵春晖 张燚 王玉磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1905-1910,共6页
相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到... 相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中，然后应用小波核函数代替传统核函数，利用小波核函数的多分辨率分析特点，进一步提高核主成分分析（KPCA）非线性映射能力，最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合，对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明，将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后，类内类间距离比降低20％，方差整体增幅较大，最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中，分类精度提升3％～5％。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 相关向量机 核函数主成分分析 小波核函数
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基于LISOMAP的相关向量机入侵检测模型 被引量：4
3
作者 唐朝伟 李超群 +1 位作者 燕凯 严鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第9期2606-2608,共3页
针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(LISOMAP)的相关向量机(RVM)入侵检测分类模型。首先采用LISOMAP对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(DFS)参数优化的RVM进行分类检测。... 针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(LISOMAP)的相关向量机(RVM)入侵检测分类模型。首先采用LISOMAP对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(DFS)参数优化的RVM进行分类检测。结果表明,该模型与基于主成分分析(PCA)法的支持向量机(SVM)、基于LISOMAP的SVM模型相比,在保证一定检测率的情况下,误报率有了明显下降。 展开更多
关键词 入侵检测 主成分分析 支持向量机 地标等距映射 相关向量机 深度优先搜索
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稀疏贝叶斯相关向量机的模拟电路故障诊断 被引量：3
4
作者 杨颖涛 王跃钢 +1 位作者 邓卫强 李仁兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第18期7-9,共3页
模拟电路故障诊断受制于传统的机器学习方法需要人为设定参数,分类效果依赖于参数设定是否成功,无法进行在线诊断。为此,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机理论的模拟电路故障诊断模型,改进权值更新算法,设定阈值提前剔除非相关权值,减... 模拟电路故障诊断受制于传统的机器学习方法需要人为设定参数,分类效果依赖于参数设定是否成功,无法进行在线诊断。为此,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机理论的模拟电路故障诊断模型,改进权值更新算法,设定阈值提前剔除非相关权值,减少算法运行时间,加快权值更新速度。在贝叶斯框架下对分类函数的权重进行推断,并得到各分类的后验概率,从而判断分类结果的置信度,辅助诊断决策。仿真结果表明,与支持向量机相比,该模型在精度相当的情况下,需要的相关向量更少,更具稀疏性和泛化性,分类时效性更高,适合模拟电路的在线检测。 展开更多
关键词 相关向量机 稀疏贝叶斯 模拟电路 故障诊断 最大后验概率
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基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用
5
作者 王潞红 邹平吉 《机电工程》 北大核心 2024年第1期11-21,共11页
针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精... 针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)方法的正态累积分布函数,同时对RCMFDE方法的粗粒化方式进行了改进,提出了基于SORT映射的IRCMFDE方法;随后,利用IRCMFDE方法提取了旋转机械振动信号的故障特征,构造了故障特征集;最后,采用BA-RVM分类器对旋转机械的故障类型进行了智能化的识别和分类;将基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法应用于滚动轴承、离心泵和齿轮箱的实验数据分析,并将其与现有故障诊断方法进行了对比分析。研究结果表明:基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法能够有效地识别旋转机械的故障状态,识别准确率分别达到了100%、98%和99%,相比基于RCMFDE、精细复合多尺度熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法,该故障诊断方法的效率和平均识别准确率均优于对比方法,其更适合应用于旋转机械的在线实时故障监测。 展开更多
关键词 改进精细复合多尺度波动散布熵 SORT映射 蝙蝠算法优化的相关向量机 旋转机械 故障分类识别
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