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题名一种解决经验模态分解端点效应的边界延拓法
被引量：8
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作者
苏东林
郑昊鹏
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机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期960-969,共10页
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基金
国家自然科学基金(61427803
61221061)~~
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文摘
用于电子设备或系统辐射发射趋势预测的数据大多呈现非线性、样本量小的特点,这大大增加了预测建模的难度,而经验模态分解(EMD)可以将非线性、非平稳的数据分解成若干个呈现一定周期性的本征模态函数(IMF),并且EMD具有完备性和正交性,可通过分别对分解得到的IMF分量建模,从而完成对原始数据的建模。但EMD被端点效应问题所困扰,为了提高EMD的分解精度,针对分解过程中的端点效应问题,以及辐射发射趋势预测的时间序列数据样本量小的特点,利用建立灰色均值GM(1,1)预测模型所需数据量小的优点,提出了一种基于灰色均值GM(1,1)预测模型的边界延拓方法,在原始数据两端各拓展一个极大值和一个极小值,对原始数据进行边界延拓,从而抑制EMD的端点效应。仿真对比结果表明:该方法在分解层数和平均相对误差方面均优于未经延拓处理的EMD,且对数据样本量要求不高。
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关键词
辐射发射
趋势预测
经验模态分解
端点效应
灰色均值gm(1
1)预测模型
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Keywords
radiation emission
trend prediction
empirical mode decomposition
end effect
mean grey gm（1
1）prediction model
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分类号
V19
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TN01
[电子电信—物理电子学]
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题名高速铁路建设碳减排的算法与评判
被引量：2
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作者
朱勇
杨睿
李德生
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机构
北京交通大学
中铁十一局集团有限公司
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期112-118,共7页
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基金
铁路总公司重点项目(2015F028)
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文摘
对高速铁路碳直接减排量、完全消耗碳减排量和完全需要碳减排量以及高速铁路碳减排量的组成进行分析计算;通过计算碳减排影响力和感应系数、行业边际完全碳减排量,分析高速铁路碳减排在整个铁路行业中的作用和影响;采用灰色均值GM(1,1)模型,对高速铁路未来5年直接碳减排进行预测,检验模型的精度,提出碳减排弹性系数,量化高速铁路碳减排对其他行业部门和总碳减排的影响程度。结果表明,高速铁路对总碳减排的推动作用小,是最符合低碳要求的交通方式。
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关键词
高速铁路
碳减排
碳减排影响力
灰色均值gm(1
1)模型
碳减排弹性系数
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Keywords
high-speed rail
carbon emissions reduction
influence of carbon reduction
gray mean gm（1
1） model
elasticity coefficient of carbon emissions
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分类号
X820.3
[环境科学与工程—环境工程]
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