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混沌信号与噪声 被引量：22
1
作者 龚云帆 徐健学 《信号处理》 CSCD 1997年第2期112-118,125,共8页
本文通过三种方法分别研究了Lorenz模型和高斯白噪声，获得了混沌信号和噪声在这些方法下的不同表现特征。提出了根据关联维数（correlationdimension）判断降噪效果的方法，并进一步探讨了采用主分量分析（principalcomponentanalysis... 本文通过三种方法分别研究了Lorenz模型和高斯白噪声，获得了混沌信号和噪声在这些方法下的不同表现特征。提出了根据关联维数（correlationdimension）判断降噪效果的方法，并进一步探讨了采用主分量分析（principalcomponentanalysis）确定嵌入维数（embeddingdimension）和去除混沌信号中噪声的可行性。最后得出结论：主分量分析用于确定嵌入维数和降低混沌信号中的噪声是不合适的。 展开更多
关键词 相空间重构 混沌信号 噪声 关联维数 FFT
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基于多元混沌时间序列的油田产量预测模型 被引量：11
2
作者 钟仪华 林旭旭 刘雨鑫 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第6期99-105,共7页
油田产量的预测一直是石油工作者研究的重要课题.针对油田产油量、产水量、地层压力和时间之间有着混沌的特征,利用多变量混沌时间序列等方法研究了油田产量的混沌建模和预测问题.用C-C算法确定每一个变量的嵌入维数和延迟时间,重构多... 油田产量的预测一直是石油工作者研究的重要课题.针对油田产油量、产水量、地层压力和时间之间有着混沌的特征,利用多变量混沌时间序列等方法研究了油田产量的混沌建模和预测问题.用C-C算法确定每一个变量的嵌入维数和延迟时间,重构多元混沌时间序列的相空间;使用基于奇异值分解的主成分分析消除重构相空间的冗余变量和噪声干扰,建立了有较好泛化性能的多元混沌时间序列油田产量预测模型;最后将混沌时间序列预测和Elman神经网络进行耦合,创建了基于主成分分析前馈网络的多元混沌时间序列油田产量预测方法.应研究表明,提出的多变量混沌时间序列预测方法的预测精确度优于单变量预测,它可用于解决具有多变量混沌时间序列的预测问题. 展开更多
关键词 多变量混沌时间序列 C-C算法 相空间重构 主成分分析 ELMAN神经网络
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基于相空间重构和随机配置网络的电力负荷短期预测 被引量：11
3
作者 赵允文 李鹏 +2 位作者 孙煜皓 沈鑫 杨晓华 《电力建设》 CSCD 北大核心 2021年第9期120-128,共9页
针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks,SCN)的电力负荷短期预测... 针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks,SCN)的电力负荷短期预测模型.首先将配电网数据中与负荷相关的气象数据通过主元分析法(principal component analysis,PCA)进行数据降维,并与负荷序列组合成多变量的时间序列,运用混沌时间序列理论,通过互信息法和虚假近邻法求取参数并重构相空间,最后使用随机配置网络预测电力负荷.采用欧洲电网公开数据集的历史负荷和气象数据验证所提方法,结果表明,与网格搜索法优化的支持向量机(support vector machines,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural networks,BP)、长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)和整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)相比,所设计方法具有智能化水平高、运算高效的特点,有一定的实用价值. 展开更多
关键词 配电网 短期负荷预测 相空间重构(PSR) 主元分析法(PCA) 随机配置网络(SCN)
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无理数序列的似混沌特性及其在加密中的应用 被引量：4
4
作者 王青 陈婷 李锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第18期85-88,93,共5页
将已提出的π序列定义和分析方法推广到无理数领域,引出了无理数序列,并以常用的无理数根号2、e为例,对无理数序列的自相关、功率谱、相空间、关联维数、最大Lyapunov指数和主分量等6个方面进行深入分析。结果表明这些无理数序列与混沌... 将已提出的π序列定义和分析方法推广到无理数领域,引出了无理数序列,并以常用的无理数根号2、e为例,对无理数序列的自相关、功率谱、相空间、关联维数、最大Lyapunov指数和主分量等6个方面进行深入分析。结果表明这些无理数序列与混沌序列具有相似的特性。然后将无理数序列应用到图像加密领域,取得了很好的图像加密效果。 展开更多
关键词 无理数序列 混沌序列 相空间重构 主分量分析 LYAPUNOV指数 图像加密
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深基坑开挖中KPCA结合BP神经网络的基坑变形预测 被引量：5
5
作者 李成龙 李敬伟 王磊 《湘潭大学自然科学学报》 北大核心 2017年第4期60-63,共4页
针对开挖过程中基坑变形预测的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的基坑变形预测方法.首先,根据实际施工情况,确定影响基坑变形的主要因素;然后,将基坑变形数据通过多变量相空间重构技术进行建模;接着,通过KPCA技术从变... 针对开挖过程中基坑变形预测的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的基坑变形预测方法.首先,根据实际施工情况,确定影响基坑变形的主要因素;然后,将基坑变形数据通过多变量相空间重构技术进行建模;接着,通过KPCA技术从变形数据中提取出主要分量;最后,基于提取的主要分量来训练BP神经网络预测模型,以此实现对之后基坑施工中基坑变形的预测.实验结果表明,提出的预测模型能够准确地预测基坑变形程度,具有可行性. 展开更多
关键词 基坑开挖 基坑变形预测 相空间重构 BP神经网络 核主成分分析
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基于相空间重构和柔性神经树的乐器分类 被引量：4
6
作者 郅逍遥 李临生 +2 位作者 郭喆 郭一娜 闫庆森 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第2期159-162,214,共5页
基于相空间重构理论和主成分分析理论,对不同乐器产生的音频时间序列进行处理。通过分析各类乐器的高维特性,采用概率密度函数来刻画各个乐器在相空间中的差异,然后将概率密度函数的参数与其他音色特征相结合,采用柔性神经树作为分类器... 基于相空间重构理论和主成分分析理论,对不同乐器产生的音频时间序列进行处理。通过分析各类乐器的高维特性,采用概率密度函数来刻画各个乐器在相空间中的差异,然后将概率密度函数的参数与其他音色特征相结合,采用柔性神经树作为分类器,提出一种新的乐器分类方法。柔性神经树能够解决人工神经网络结构的高度依赖性问题,还具有较高的识别率。实验表明,该分类器与BP神经网络和支持向量机比较具有较高的平均分类准确率和较低的均方根误差值。 展开更多
关键词 乐器分类 相空间重构 主成分分析 概率密度函数 柔性神经树
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同步辐射散射图像中心定位算法研究 被引量：1
7
作者 刘中华 边风刚 +2 位作者 李勇平 李秀宏 田丰 《核技术》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期646-650,共5页
介绍了一种基于相空间重构和主分量分析的样品在同步辐射SAXS\WAXS各向同性图像中散射环的中心定位算法。该算法在水平和垂直方向上分别扫描散射图像,并提取图像部分行和列的主分量以提高散射环中心定位的准确性,再根据圆的垂线定理确... 介绍了一种基于相空间重构和主分量分析的样品在同步辐射SAXS\WAXS各向同性图像中散射环的中心定位算法。该算法在水平和垂直方向上分别扫描散射图像,并提取图像部分行和列的主分量以提高散射环中心定位的准确性,再根据圆的垂线定理确定圆心。通过实验计算的结果和fit2d软件的比较,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 相空间重构 主分量分析 中心定位 小角散射
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面向SaaS运营的主成分分析组合预测模型
8
作者 张婧 吴江 +1 位作者 李洪安 赵建东 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第18期217-222,230,共7页
为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验... 为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验结果表明,基于主成分分析的组合预测模型的预测精度高于各单一预测模型,发挥了各单一预测模型的优势,是面向SaaS运营预测的一种有效方法。 展开更多
关键词 相空间重构 灰色预测模型 三次指数平滑预测模型 主成分分析 组合预测模型
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