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基于高斯混合模型的风电场群功率波动概率密度分布函数研究 被引量:43
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作者 崔杨 杨海威 李鸿博 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期1107-1112,共6页
如何描述风电功率波动的概率密度分布特性一直是风电联网运行分析领域的难点。在利用概率密度函数法分析风电功率波动特性的基础上,首先验证了采用多种单一分布函数模型拟合风电波动概率密度分布特性的效果较差,并根据列维定理揭示了风... 如何描述风电功率波动的概率密度分布特性一直是风电联网运行分析领域的难点。在利用概率密度函数法分析风电功率波动特性的基础上,首先验证了采用多种单一分布函数模型拟合风电波动概率密度分布特性的效果较差,并根据列维定理揭示了风电场群出力波动概率密度分布特性呈现多种分布的规律;在此基础上提出采用高斯混合模型替代单一分布函数模型来拟合风电波动概率密度分布特性的方法。仿真结果表明,高斯混合模型具有良好的拟合效果,适用于描述大型风电场群出力波动的概率密度分布特性。 展开更多
关键词 风电功率波动 概率密度分布 拟合效果 单一分布函数模型 高斯混合模型
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基于有限混合Laplace模型的风功率波动特性研究 被引量:11
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作者 周统汉 陈峦 李坚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期543-550,共8页
风电功率具有波动性,准确描述风电场功率波动规律对于研究风电大规模并网运行具有重要意义。首先基于风功率波动概率分布的重尾特性,提出有限混合Laplace分布(finite Laplace mixture,FLM)的概率分布模型,并求解了模型最优参数集。然后... 风电功率具有波动性,准确描述风电场功率波动规律对于研究风电大规模并网运行具有重要意义。首先基于风功率波动概率分布的重尾特性,提出有限混合Laplace分布(finite Laplace mixture,FLM)的概率分布模型,并求解了模型最优参数集。然后提出评价模型精确度指标体系,并基于大量风电场实测数据,用FLM模型分别与混合高斯模型及单一分布模型作对比,论述并证明了FLM模型能更精确地描述风场功率波动特性。在此基础上,分析在不同时空尺度下的风功率波动情况,总结了风功率波动在多时空尺度下的规律特征。实验结果表明,FLM模型相较于其他分布模型,具有更高的拟合精度和更普遍的适用性。 展开更多
关键词 风功率波动 概率密度分布 有限混合Laplace模型 评价指标 多时空尺度
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多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究 被引量:2
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作者 李芬 李春阳 +3 位作者 闫全全 徐静 孙丽兵 杨兴武 《水电能源科学》 北大核心 2018年第12期215-218,共4页
基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10~15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30~60min... 基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10~15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30~60min时间尺度下高斯混合模型拟合效果最好。在此基础上,建立了逐时光伏出力波动与辐射量波动模型,用于定量分析光伏电站能量输出波动,可有效降低光伏功率波动随机性和不确定性对电力系统运行造成的影响,有利于提高光伏并网渗透率。 展开更多
关键词 光伏功率波动特性 概率密度函数 广义高斯分布 有限学生t混合模型 高斯混合模型
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Probability Distribution of the Hull Motion and Mooring Line Tension of Two Floating Systems 被引量:1
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作者 ZHANG Deqing DU Junfeng +1 位作者 WANG Junrong CHANG Anteng 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS CSCD 2020年第2期281-297,共17页
The statistical and distribution characteristics of the responses of a floater and its mooring lines are essential in designing floating/mooring systems.In general,the dynamic responses of offshore structures obey a G... The statistical and distribution characteristics of the responses of a floater and its mooring lines are essential in designing floating/mooring systems.In general,the dynamic responses of offshore structures obey a Gaussian distribution,assuming that the structural system,and sea loads are linear or weakly nonlinear.However,mooring systems and wave loads are considerably nonlinear,and the dynamic responses of hull/mooring systems are non-Gaussian.In this study,the dynamic responses of two types of floaters,semi-submersible and spar platforms,and their mooring lines are computed using coupled dynamic analysis in the time domain.Herein,the statistical characteristics and distributions of the hull motion and mooring line tension are discussed and compared.The statistical distributions of the dynamic responses have strong non-Gaussianity and are unreasonably fitted by a Gaussian distribution for the two floating and mooring systems.Then,the effects of water depth,wave parameters,and low-frequency and wave-frequency components on the non-Gaussianity of the hull motion,and mooring line tension are investigated and discussed.A comparison of the statistical distributions of the responses with various probability density functions,including the Gamma,Gaussian,General Extreme Value,Weibull,and Gaussian Mixture Model(GMM)distributions,shows that the GMM distribution is better than the others for characterizing the statistical distributions of the hull motion,and mooring line tension responses.Furthermore,the GMM distribution has the best accuracy of response prediction. 展开更多
关键词 probability density function hull motion mooring line tension NON-GAUSSIANITY Gaussian mixture model
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基于概率分布混合模型的遮挡行人检测算法
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作者 吴阳 潘静 +1 位作者 何宇清 谢英红 《信息技术》 2017年第1期1-4,共4页
可变形部件模型在行人检测方面可以得到很好的检测性能,然而在处理遮挡问题时,容易出现遮挡造成检测信息的丢失,检测得分值将会下降至低于阈值而出现漏检问题。文中针对于行人检测的部分遮挡问题提出了概率密度混合模型,改善部分遮挡环... 可变形部件模型在行人检测方面可以得到很好的检测性能,然而在处理遮挡问题时,容易出现遮挡造成检测信息的丢失,检测得分值将会下降至低于阈值而出现漏检问题。文中针对于行人检测的部分遮挡问题提出了概率密度混合模型,改善部分遮挡环境下的检测得分值,并在INRIA、遮挡INRIA以及ETHZ数据库进行对比实验,取得了良好的检测效果。 展开更多
关键词 行人检测 遮挡 可变形部件模型 概率分布混合模型
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高斯混合模型自适应盲信号分离
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作者 马诚 李云红 陈锦妮 《现代电子技术》 2022年第13期35-40,共6页
信号概率密度函数估计是盲信号分离的关键步骤,其估计的好坏直接影响算法的性能。传统的盲信号分离算法中所用的信号概率密度函数一般只适合轻拖尾信号,而无法准确描述重拖尾信号、冲击脉冲信号的概率特性,使得分离效果较差。针对此问题... 信号概率密度函数估计是盲信号分离的关键步骤,其估计的好坏直接影响算法的性能。传统的盲信号分离算法中所用的信号概率密度函数一般只适合轻拖尾信号,而无法准确描述重拖尾信号、冲击脉冲信号的概率特性,使得分离效果较差。针对此问题,提出一种高斯混合模型自适应盲信号分离算法。该算法采用高斯混合模型的概率密度函数估计技术,可以根据高斯核函数理论直接对混合信号的评价函数进行估计,从而实现盲信号分离。文中就轻拖尾与轻拖尾信号的混合,重拖尾与重拖尾信号的混合,以及轻拖尾与重拖尾信号的混合三种情况进行了仿真实验验证,并与Kernel ICA、广义高斯模型、扩展最大熵进行对比。通过不同样本数目的盲信号分离结果可知,文中算法的分离效果较好,具有较高的信噪比。 展开更多
关键词 盲信号分离 概率密度函数 评价函数 高斯混合模型 轻拖尾信号 重拖尾信号 信噪比
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基于删除信道下LT码的概率密度研究
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作者 张娅 牛芳琳 金晶晶 《信息通信》 2020年第12期44-49,共6页
由于噪声的随机性与度1符号产生与分布的随机性,且必须成功接收足够数量的独立编码符号才能恢复源符号,所以LT码在删除信道中译码符号数量具有不确定性,那么其概率密度分布也随着信道概率的变化而变化,针对LT码在删除信道下译码符号概... 由于噪声的随机性与度1符号产生与分布的随机性,且必须成功接收足够数量的独立编码符号才能恢复源符号,所以LT码在删除信道中译码符号数量具有不确定性,那么其概率密度分布也随着信道概率的变化而变化,针对LT码在删除信道下译码符号概率密度分布函数的问题,提出了一种基于高斯混合模型与K-均值结合的改进聚类算法。该算法首先利用K-均值完成数据初始划分,并根据分类后的聚类参数给出EM算法迭代的初始值;然后利用EM算法学习GMM,完成模型建立。实验结果表明:通过建立GMM,可以得到LT码在删除信道下概率密度分布函数。 展开更多
关键词 LT码 概率密度公式 K均值算法 高斯混合模型 EM算法
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基于拟蒙特卡罗的未知杂波GMP-PHD滤波器 被引量:7
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作者 李翠芸 江舟 +1 位作者 姬红兵 曹潇男 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期1997-2001,共5页
针对非线性系统模型中未知杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种基于拟蒙特卡罗方法的未知杂波高斯混合粒子概率假设密度(GMP-PHD)算法.首先利用有限混合模型拟合未知杂波空间分布,使其能够在杂波模型未知的情况下稳定跟踪目标;然后利... 针对非线性系统模型中未知杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种基于拟蒙特卡罗方法的未知杂波高斯混合粒子概率假设密度(GMP-PHD)算法.首先利用有限混合模型拟合未知杂波空间分布,使其能够在杂波模型未知的情况下稳定跟踪目标;然后利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性将拟蒙特卡罗采样方法应用到GMP-PHD中,使其在解决非线性滤波问题的同时提高目标跟踪精度.仿真实验表明,所提出的算法具有良好的跟踪性能. 展开更多
关键词 未知杂波 拟蒙特卡罗 概率假设密度 有限混合模型 低偏差点集
原文传递
多元假设检验GMPHD轨迹跟踪 被引量:6
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作者 黄志蓓 孙树岩 吴健康 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1289-1294,共6页
由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD... 由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD滤波器并不能实现多目标航迹跟踪,而其与传统数据互联的结合,复杂度高且跟踪效果不尽如人意。在该文中,各目标的航迹信息以假设形式表述,数据互联则是通过使用经典的多元假设检测方法判决假设矩阵实现。其与GMPHD的结合不仅实现了数据互联和轨迹管理,还因为积累时间信息大大降低了杂波干扰的影响。实验结果证明,该算法可以对多个目标所形成的轨迹实施正确跟踪,同时,计算量的大幅度降低带来了跟踪系统可实现性的提高。 展开更多
关键词 多目标航迹跟踪 贝叶斯滤波 概率假设密度 高斯混合模型 多元假设检验
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拓展目标量测集合分割算法 被引量:3
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作者 闫小喜 韩崇昭 +1 位作者 李威 连峰 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期19-23,29,共6页
针对拓展目标概率假设密度滤波器采用的量测集合所有可能分割方式在实际中几乎不能够实现的问题,提出了一种采用有限混合模型的量测集合近似分割算法,对所有可能分割方式进行近似处理。算法利用有限混合模型拟合量测集合以实现对量测集... 针对拓展目标概率假设密度滤波器采用的量测集合所有可能分割方式在实际中几乎不能够实现的问题,提出了一种采用有限混合模型的量测集合近似分割算法,对所有可能分割方式进行近似处理。算法利用有限混合模型拟合量测集合以实现对量测集合的分割,首先利用期望极大化算法极大似然估计混合参数,然后利用量测来源的条件概率分割量测集合,最后以二维场景为例进行了仿真实验。仿真结果表明:新算法在所有时刻上的最优子模式分配和混合分量数目均小于现有的典型量测集合分割算法;在拓展目标跟踪性能上,新算法具有更好的多拓展目标跟踪性能。 展开更多
关键词 拓展目标跟踪 概率假设密度 量测集合分割 有限混合模型
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一种基于随机集的复杂环境多目标跟踪滤波算法
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作者 江舟 白超宇 +1 位作者 徐海涛 孙建军 《电光系统》 2016年第2期26-30,38,共6页
针对非线性系统模型中复杂环境下的多目标跟踪问题,提出了一种可应用于复杂环境中的序贯蒙特卡洛概率假设密度滤波(SMC-PHD)算法。该算法首先利用有限混合模型拟合杂波强度的空间分布并估计杂波个数,使其在杂波模型未知的情况下能... 针对非线性系统模型中复杂环境下的多目标跟踪问题,提出了一种可应用于复杂环境中的序贯蒙特卡洛概率假设密度滤波(SMC-PHD)算法。该算法首先利用有限混合模型拟合杂波强度的空间分布并估计杂波个数,使其在杂波模型未知的情况下能够稳定跟踪目标;其次将序贯蒙特卡洛方法应用到概率假设密度滤波器中,使其在解决非线性滤波问题的同时提高了目标跟踪精度。仿真实验表明了该算法在非线性复杂环境下具有良好的跟踪性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 杂波 序贯蒙特卡罗 概率假设密度 有限混合模型
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