利用储能系统平滑光伏波动的模糊聚类经验模态分解方法 被引量：26

1

作者 杨锡运 曹超 +1 位作者 任杰 高峰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2127-2133,共7页

为了平滑光伏输出功率,提出一种基于模糊聚类经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的储能系统控制方法。通过对光伏信号的频谱分析,利用EEMD滤波分成高频和低频两部分,光伏低频分量作为光伏并网功率信号,高频信号... 为了平滑光伏输出功率,提出一种基于模糊聚类经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的储能系统控制方法。通过对光伏信号的频谱分析,利用EEMD滤波分成高频和低频两部分,光伏低频分量作为光伏并网功率信号,高频信号接入储能系统吸收;使用储能电池荷电状态值、平滑波动率值状态作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EEMD滤波阶数,通过模糊自适应控控制器,实现了更好平滑光伏波动。对比定阶EEMD光伏功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以充分使用储能系统平抑光伏功率波动,稳定储能荷电状态。 展开更多

关键词 聚类经验模态分解 功率平滑 模糊控制 波动率 荷电状态 储能 控制策略

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基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法 被引量：22

2

作者 赵雪花 桑宇婷 祝雪萍 《人民长江》 北大核心 2019年第4期117-123,141,共8页

针对径流序列的噪声因素与非线性特性,采用互补集合经验模态分解法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Networks, GRNN)的组合模型,对汾河上游上静游站、汾河... 针对径流序列的噪声因素与非线性特性,采用互补集合经验模态分解法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Networks, GRNN)的组合模型,对汾河上游上静游站、汾河水库站、寨上站、兰村站1958～2000年的月径流序列进行实例研究,探究3种不同建模方式下的组合模型对预测精度的影响,其中组合模型1使用加权平均集成法将各分量预测结果相加,组合模型2去除高频分量后再使用加权平均集成法将剩余分量预测结果相加,组合模型3去除高频分量后将剩余分量预测结果直接相加;再将组合模型与单一GRNN模型进行对比。结果表明:各模型的确定性系数(NS)均大于0.5,预测结果均具有可信度;不同的月径流资料适用不同的建模方法,对于极差较小的月径流序列,组合模型1预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)分别平均减少26%,17%,23%;对于极差较大的径流序列,组合模型2预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,MAE,MAPE,RMSE分别平均减少30%,28%,33%。组合模型2预测误差总小于组合模型3,即加权平均集成法对提高预测精度有一定作用。三种建模过程的CEEMD-GRNN组合模型预测误差均比单一GRNN模型小,说明组合模型较单一模型更适用于月径流预测。 展开更多

关键词 月径流预测 CEEMD模型 GRNN模型 加权平均集成法 汾河上游

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基于EEMD和小波阈值法的爆破振动信号预处理研究 被引量：12

3

作者 李启月 王宏伟 +3 位作者 王靖博 曾海登 郑静 张建秋 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期28-31,36,共5页

针对爆破振动信号去噪和趋势项消除问题,借助相关性分析,引入了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波阈值法的预处理滤波方法。首先运用EEMD方法进行信号分解,利用互相关系数进行含噪IMF分量和趋势项分量的预选,然后分别借助自相关函... 针对爆破振动信号去噪和趋势项消除问题,借助相关性分析,引入了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波阈值法的预处理滤波方法。首先运用EEMD方法进行信号分解,利用互相关系数进行含噪IMF分量和趋势项分量的预选,然后分别借助自相关函数特性和频带特点进行判断,最后完成含噪分量的小波阈值去噪和趋势项分量的去除,重构波形。实例验证结果表明,该方法能有效消除噪声、趋势项干扰,保留波形真实信息,进而提高频谱分析精度。 展开更多

关键词 爆破振动信号 信号预处理 集合经验模态分解 小波阈值法 趋势项 去噪 相关性分析

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基于分解集成的LSTM神经网络模型的油价预测 被引量：11

4

作者 高海翔 胡瑜 余乐安 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第10期78-83,共6页

为了提高油价的预测效果,提出一种基于EEMD分解、小波阈值去噪、fine-to-coarse法重构和LSTM神经网络的组合预测方法。EEMD对油价原始时间序列分解,利用小波阈值去噪法获取第一高频模态分量的有效信息;分解出的模态分量运用fine-to-coa... 为了提高油价的预测效果,提出一种基于EEMD分解、小波阈值去噪、fine-to-coarse法重构和LSTM神经网络的组合预测方法。EEMD对油价原始时间序列分解,利用小波阈值去噪法获取第一高频模态分量的有效信息;分解出的模态分量运用fine-to-coarse法重构,得到从高到低的重构分量;使用LSTM神经网络预测重构分量;对重构序列简单加和得到最终结果。实证结果表明,与其他基准模型比较,在水平预测和趋势预测上该方法能有效地预测原油价格。 展开更多

关键词 长短期记忆神经网络 集合经验模态分解 小波阈值去噪 fine-to-coarse法 油价预测

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基于EEMD与改进小波阈值的磁记忆信号降噪研究 被引量：11

5

作者 张雪英 谢飞 +1 位作者 乔铁柱 杨洋 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第5期592-597,共6页

利用金属磁记忆法对煤矿系统中的钢绳芯输送带进行早期故障诊断时,发现信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。针对此问题,提出了基于总体平均经验模态分解和改进小波半软阈值的降噪算法。首先利用总体平均经验模态分解得到若干个本征模... 利用金属磁记忆法对煤矿系统中的钢绳芯输送带进行早期故障诊断时,发现信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。针对此问题,提出了基于总体平均经验模态分解和改进小波半软阈值的降噪算法。首先利用总体平均经验模态分解得到若干个本征模函数,经过相关性分析后提取本征模函数的有效分量,用人工蜂群优化算法改进阈值函数,再分别对有效分量进行改进的小波半软阈值函数降噪处理,最后将信号重构。经过降噪处理后的磁记忆信号能较好地保留信号中的有用信息。仿真实验结果表明,该算法可实现噪声环境下的钢绳芯输送带应力集中区特征的有效提取,从而实现早期故障诊断。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 人工蜂群算法 小波半软阈值 金属磁记忆法 广义交叉验证 相关性 分析

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基于游程检测法重构集合经验模态的养殖水质溶解氧预测 被引量：9

6

作者 宦娟 曹伟建 +1 位作者 秦益霖 吴帆 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期220-226,共7页

为了提高水产养殖中溶解氧的预测精度,该文提出了基于集合经验模态(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)分解、游程检测法重构、适宜的单项预测算法建模和BP神经网络非线性叠加的组合预测模型。该模型首先将溶解氧原始序列用E... 为了提高水产养殖中溶解氧的预测精度,该文提出了基于集合经验模态(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)分解、游程检测法重构、适宜的单项预测算法建模和BP神经网络非线性叠加的组合预测模型。该模型首先将溶解氧原始序列用EEMD分解法进行分解,得到了多个分量;其次,用游程检测法将这些分量重构成高频分量、中频分量和低频分量等3个分量;接着,针对高频分量波动性大且复杂、中频分量呈现周期性、低频分量几乎呈线性的特点,采用粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)对高频项进行预测,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)对中频项预测,采用非线性回归(nonlinear regression method,NRM)对低频项预测;最后,将3个分量预测的结果用BP神经网络进行重构得到最终的预测结果。将该模型应用于江苏省溧阳市埭头黄家荡特种水产养殖场的溶解氧预测中,试验表明,该种以游程检测法重构EEMD为基础的混合预测模型的预测精度高于PSO-LSSVM和单一的ELM预测模型。在预测未来48 h的溶解氧值时,该模型的预测值与实测值的均方根误差RMSE为0.099 2、平均相对误差均值MAPE为0.078、平均绝对误差MAE为0.015 5,R^2为0.995 5。表明该模型有较好的预测精度和泛化能力,能够满足现代化水产养殖业对溶解氧精细化管理的高要求。 展开更多

关键词 水质 水产养殖 模型 溶解氧 集合经验模态分解 游程检测法 组合预测

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1961—2016年吉林省积雪增量与积雪日数时空变化特征 被引量：8

7

作者 徐士琦 傅帅 张小泉 《气象与环境学报》 2018年第2期44-51,共8页

利用1961—2016年吉林省45个气象站逐日积雪观测资料,采用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解、集合经验模态(Ensemble Empirical M ode Decomposition,EEM D)分解及线性拟合等方法,研究吉林省积雪增量和积雪日数的... 利用1961—2016年吉林省45个气象站逐日积雪观测资料,采用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解、集合经验模态(Ensemble Empirical M ode Decomposition,EEM D)分解及线性拟合等方法,研究吉林省积雪增量和积雪日数的时空变化特征。结果表明:1961—2016年吉林省积雪增量和积雪日数的空间差异显著,二者高值区集中分布在吉林省东部长白山一带,低值区多集中分布在吉林省中西部平原区。积雪量与气象观测站的地理位置有关,高海拔和低纬度地区积雪偏多,低海拔和高纬度地区积雪偏少。积雪增量和积雪日数阶段变化特征明显,60—80年代末期以增加趋势为主;90年代积雪有所减少,2000年以后积雪迅速增多。吉林省积雪增量和积雪日数包括3个主要分布型,第1个类型为全区一致偏多(偏少)型,第2个类型为东部地区偏多(少)、西部地区偏少(多)的东西反相型,第3个类型为中部地区偏多(少)、东部和西部地区偏少(多)型。传统回归线性趋势与EEMD非线性趋势法均可以反映出近56 a吉林省积雪增量和积雪日数呈增加的趋势,但线性趋势法放大了积雪增量和积雪日数的增加速率。 展开更多

关键词 积雪增量 积雪日数 经验正交函数 集合经验模态 跣L生拟合 空间分型

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基于集合经验模态分解和奇异谱分析的曲线光顺算法 被引量：7

8

作者 吴易泽 张旭 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期3258-3267,共10页

针对曲线光顺问题,提出了集合经验模态分解、游程检测法重构以及奇异谱分析降噪三者相结合的一种曲线光顺算法。算法首先将空间离散数字曲线上的x,y,z三个变量视为3个一维数字信号;然后对每个变量的数字信号序列分别进行集合经验模态分... 针对曲线光顺问题,提出了集合经验模态分解、游程检测法重构以及奇异谱分析降噪三者相结合的一种曲线光顺算法。算法首先将空间离散数字曲线上的x,y,z三个变量视为3个一维数字信号;然后对每个变量的数字信号序列分别进行集合经验模态分解;进而分别对每个变量分解后的所有分量使用游程检测法,将其重构为高频、低频分量;随后通过使用奇异谱分析对重构后的高频分量进行降噪;最终将降噪后的高频分量与低频分量重构,得到光顺后的曲线。通过试验表明,所提算法的光顺效果优于EMD法和曲率法,所提算法、EMD法和曲率法的平均曲率分别为0.0893,0.0919,0.1112。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 游程检测法 奇异谱分析 曲线光顺算法

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基于互相关系数法与峭度准则的EEMD BP轴承故障诊断

9

作者 刘鹏 李继伟 +1 位作者 陈聪 刘申君 《机械与电子》 2024年第9期69-75,共7页

为提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出了基于互相关系数法与峭度准则的EEMD BP滚动轴承故障诊断方法。针对由于采集仪器或外界环境因素,振动信号掺杂着不同程度的噪声造成诊断精度低的问题,首先,通过EEMD分解得到若干个IMF,消除信号的... 为提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出了基于互相关系数法与峭度准则的EEMD BP滚动轴承故障诊断方法。针对由于采集仪器或外界环境因素,振动信号掺杂着不同程度的噪声造成诊断精度低的问题,首先,通过EEMD分解得到若干个IMF,消除信号的模态混叠和端点效应;其次,通过互相关系数法与峭度准则选取IMF分量进行信号重构,从而实现振动信号降噪;然后,利用BP网络对轴承进行故障诊断;最后,将基于互相关系数法、峭度准则、EEMD降噪的数据与原始数据,输入BP网络进行测试对比,验证滚动轴承诊断的有效性。结果表明,EEMD BP模型诊断精度达97.33%,比BP模型高23.16%,能够有效且准确地对轴承进行故障诊断。提出的EEMD与互相关系数法、峭度准则融合的降噪方法适用于轴承的故障诊断。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 互相关系数法 峭度准则 BP网络 故障诊断

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基于EEMD-BPF的工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号提取方法

10

作者 陶庚 程阳 姚宝国 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第5期57-62,共6页

工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于... 工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和带通滤波(band-pass filter,BPF)的颤振信号提取方法。通过EEMD对加工信号的预处理确定出以耦合颤振频率为主激振频率的本征模态,利用单边趋势判别法改善EEMD中极值计算的效率。通过选取能量熵值比和相关系数为特征并结合BPF提取本征模态中的颤振信息,重构模态耦合颤振信号。实验表明,EEMD较经验模态分解EMD有一定的模态混叠抑制作用。主轴转速1 800 r/min、径向切削厚度0.6 mm下的实验结果显示,EEMD-BPF较EMD-BPF超前0.31 s识别出颤振。 展开更多

关键词 机器人铣扩孔 模态耦合颤振 集合经验模态分解 单边趋势判别法 信号提取

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基于EEMD和萤火虫算法优化SVM的溶解氧预测 被引量：5

11

作者 刘晨 李莎 +1 位作者 丛孙丽 朱正伟 《计算机仿真》 北大核心 2021年第1期359-365,共7页

养殖池塘中的溶解氧(DO)对水产品的生长和品质有着至关重要的作用。为了提高溶解氧预测的准确性和有效性,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和萤火虫算法(FA)优化支持向量机(SVM)的组合预测模型。首先,将DO时间序列通过集合经验模... 养殖池塘中的溶解氧(DO)对水产品的生长和品质有着至关重要的作用。为了提高溶解氧预测的准确性和有效性,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和萤火虫算法(FA)优化支持向量机(SVM)的组合预测模型。首先,将DO时间序列通过集合经验模态分解为一组去除噪声的并相对稳定的子序列。接着,利用相空间重构(PSR)重建分解子序列,在相空间中用SVM对各子序列进行建模预测。然后,利用萤火虫算法对SVM的参数进行优化,建立基于SVM的预测模型,最后得到原始DO序列的预测值。为了获得未来24小时的预测结果,采用单点迭代法实现多步预测。仿真结果表明,所提出的EEMD-FA-SVM组合预测模型比FA-SVM、EEMD-FA-BP和EEMD-PSO-SVM等模型具有更好的预测效果,能够满足现代渔业养殖水质精细化管理的高需求。 展开更多

关键词 溶解氧预测 集合经验模态分解 萤火虫算法 支持向量机 单点迭代法

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ZigBee无线通信网络入侵探测节点倒追定位方法

12

作者 章学渊 《辽东学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期206-212,共7页

ZigBee无线通信网络入侵探测节点定位时,受入侵信号和噪声信号的影响会导致定位误差大、定位时间长和定位能耗高等问题,提出ZigBee无线通信网络入侵探测节点倒追定位方法。采用小波包消噪方法去除入侵信号噪声;利用集合经验模态分解法... ZigBee无线通信网络入侵探测节点定位时,受入侵信号和噪声信号的影响会导致定位误差大、定位时间长和定位能耗高等问题,提出ZigBee无线通信网络入侵探测节点倒追定位方法。采用小波包消噪方法去除入侵信号噪声;利用集合经验模态分解法分解去噪后的入侵信号,筛选入侵信号特征并获取其能量;构建无线传感器网络入侵检测模型,通过模型对入侵探测节点进行感知和倒追定位。实验结果表明,所提方法的定位误差最大值为15,定位时间最大值为26.7 s,定位能耗为40 J,具有较高的准确度和有效性。 展开更多

关键词 ZigBee无线通信网络 入侵探测节点 倒追定位 集合经验模态分解法 小波包消噪方法

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基于HS算法优化的EEMD-RNN混凝土坝位移预测模型 被引量：4

13

作者 范鹏飞 祝福源 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第8期180-185,194,共7页

由于混凝土坝位移的监测过程中存在噪声误差,使得智能算法预测位移时容易出现过拟合、局部最小值及收敛速度慢等缺点。为了解决上述存在的问题,首先采用集合经验模态分解法(EEMD)对位移实测值进行分解,得到不同频次的分量IMF和剩余量R,... 由于混凝土坝位移的监测过程中存在噪声误差,使得智能算法预测位移时容易出现过拟合、局部最小值及收敛速度慢等缺点。为了解决上述存在的问题,首先采用集合经验模态分解法(EEMD)对位移实测值进行分解,得到不同频次的分量IMF和剩余量R,然后通过递归神经网络(RNN)对各分量和剩余项进行训练,得到环境量和时效与IMF及R的映射关系,最后通过模型得到的映射关系可求各分量和剩余项的响应预测值,并进行等权求和可得位移的预测值。在RNN训练过程中引入和声搜索算法(HS)对其进行优化,系统性去噪,以一定的概率限差函数进行扰动以得到最优解,从而优化了RNN的权重及阈值,提高了模型的健壮性。以某混凝土坝为计算案例,结果表明,HS-EEMD-RNN模型的整体拟合和预测的精度较高、过拟合程度小,与EEMD-RNN模型对比可知,HS算法可以明显提高其模型精度,并且对位移过程线的突跳值预测的精度高。 展开更多

关键词 位移预测 混凝土坝 集合经验模态分解 和声搜索法 递归神经网络

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基于CEEMD与改进的ELM旋转整流器故障诊断

14

作者 朱佩荣 刘勇智 +2 位作者 刘棕成 陈俊柏 聂恺 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1166-1175,共10页

针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)与樽海鞘优化的极限学习机(SSA-ELM)故障诊断方法。在有限元软件Maxwell与Simplorer中搭... 针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)与樽海鞘优化的极限学习机(SSA-ELM)故障诊断方法。在有限元软件Maxwell与Simplorer中搭建三级式电机模型,采集励磁电流信号,利用CEEMD将励磁电流信号分解为一系列模态分量,构建故障特征参量,再通过樽海鞘群算法(SSA)优化极限学习机的训练参数ω和b,并对故障进行诊断,最后通过实验平台验证所提方法。结果证明了三级式同步电机有限元模型的有效性,所提方法相校于现有方法,具有更高的故障诊断准确率与分类速度。 展开更多

关键词 互补式集合经验模态分解 极限学习机 旋转整流器 故障诊断 有限元 樽海鞘群算法

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运用因散经验模式分解算法的谐波检测新方法 被引量：4

15

作者 成立 吴衍 +2 位作者 杨宁 王鹏程 王振宇 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2010年第6期687-690,715,共5页

为了满足有源电力滤波器(APF)实时、快速地跟踪检测电力系统谐波电流的要求,提出基于因散经验模式分解算法的谐波电流检测法.该方法将电流信号分解成内在模式函数(IMF)形式,在筛分过程中添加高斯白噪声频谱,为IMF解析过程的时域分布设... 为了满足有源电力滤波器(APF)实时、快速地跟踪检测电力系统谐波电流的要求,提出基于因散经验模式分解算法的谐波电流检测法.该方法将电流信号分解成内在模式函数(IMF)形式,在筛分过程中添加高斯白噪声频谱,为IMF解析过程的时域分布设定一致的参考结构,并运用端点效应处理策略确定边界极值点.设计了运用新算法的电流跟踪检测器,并进行了仿真试验.结果表明:该方法不仅在筛分时去除了模式混叠,而且硬件配置简单,检测基波幅值与期望幅值之误差仅为1.08%,可以较精确地分解出电流信号的基波和谐波分量;该方法跟踪检测非平稳信号的延时仅为6μs,信号的谐波分析实时性比传统的谐波检测法优越,因而该法可用于APF的电流跟踪控制电路和其他的谐波电流检测器. 展开更多

关键词 电力系统 有源电力滤波器 EEMD算法 谐波电流检测法 内在模式函数

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基于CEEMD与小波阈值的机械密封声发射信号自适应降噪方法 被引量：3

16

作者 石大磊 高宏力 李克斯 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期131-137,共7页

针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的... 针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常数的特性,自适应地判定CEEMD信噪分量的分界点;为避免小波原阈值函数的缺陷,应用改进小波阈值函数对高频IMF分量进行降噪处理,然后同其余的IMF分量进行信号重构,完成降噪过程。对仿真信号和采集的机械密封声发射信号的降噪结果,证明了该降噪方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 声发射信号 互补集合经验模态分解 改进阈值函数 降噪方法

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一种基于GNSS-RTK的大跨径桥梁模态参数识别方法 被引量：3

17

作者 潘博闻 李志 牛彦波 《导航定位学报》 CSCD 2021年第1期109-115,共7页

为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态参数识别方法:给出方法的基本原理;利用切比雪夫滤波方法对GNSS原始观测信息进行滤波处理;然后利用互补集... 为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态参数识别方法:给出方法的基本原理;利用切比雪夫滤波方法对GNSS原始观测信息进行滤波处理;然后利用互补集合经验模态分解(CEEMD)与随机减量技术(RDT),从滤波信号中提取结构的模态参数(固有频率与阻尼比)。实验结果表明:该方法可以去除由于噪声影响所产生的虚假模态,并且模态提取结果与有限元分析结果吻合;GNSS-RTK技术可有效应用到大跨径桥梁结构变形监测中。 展开更多

关键词 全球卫星导航系统 实时动态差分 大跨径桥梁 互补集合经验模态分解 随机减量技术 模态参数识别方法

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基于EEMD和状态空间分析的汇市和股市动态关系研究 被引量：2

18

作者 张娥 王晓芳 王维华 《国际商务（对外经济贸易大学学报）》 CSSCI 北大核心 2016年第3期93-104,共12页

本文使用集总平均经验模态分解方法 (EEMD)将上证综指和人民币兑美元汇率分解为波动频率不同的分量,并在对各分量进行分析的基础上将其划分为短期分量、中长期分量和趋势项后,采用滚动窗口相关系数、状态空间模型实证研究了两者之间动... 本文使用集总平均经验模态分解方法 (EEMD)将上证综指和人民币兑美元汇率分解为波动频率不同的分量,并在对各分量进行分析的基础上将其划分为短期分量、中长期分量和趋势项后,采用滚动窗口相关系数、状态空间模型实证研究了两者之间动态传导机制。结果发现,趋势项决定了两者的长期走向,是其内在特征的体现,中长期分量反映了重大事件对两者变动趋势的影响,短期分量反映了市场上噪音对两者变动趋势的影响;汇率和上证综指之间存在相互传导机制,不论是短期分量、中长期分量还是趋势项,汇率对股市的传导大于股市对汇率的传导,且两者的短期分量和中长期分量的传导随着国家政策和外界环境的变动而变动,趋势项基本不受外界环境的影响。 展开更多

关键词 汇率 上证综指 集总平均经验模态分解方法 滚动窗口分析 状态空间模型

原文传递

小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间关系研究 被引量：2

19

作者 张作儒 洪天琦 徐宁 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第14期86-98,共13页

针对小鼠脑电波与行为之间关系研究中涉及弱脑电波信号处理、成分分离及提取、脑电波与对应行为分析等问题,首先处理了脑电波信号,根据呼吸机理建立了"呼"、"吸"动作电位触发下的脑电波模型.其次,通过独立分量分析... 针对小鼠脑电波与行为之间关系研究中涉及弱脑电波信号处理、成分分离及提取、脑电波与对应行为分析等问题,首先处理了脑电波信号,根据呼吸机理建立了"呼"、"吸"动作电位触发下的脑电波模型.其次,通过独立分量分析方法获得睡眠状态小鼠视觉感受区LFP信号模型,采用区间估计和Rayleigh熵检验结合讨论了提取的相关脑电波与呼吸信号的锁相性,分析了LFP信号的周期性,建立了多元线性回归模型,用最小二乘法从理论上讨论了其线性关系,并检验了所建二次模型周期变化的相关性.然后,通过平均经验模态分解及基于互相关性的伪分量检验算法,改善了模态混叠,建立了完整的脑电波信号分离模型.最后,分析图形因素的图像特征,通过提取视觉刺激曲线、功率谱相关频段,采用叠加平均信号法,以LFP节律随视觉信号锁相程度判断不同视觉刺激引起的LFP成分变化. 展开更多

关键词 小波变换 独立分量分析 平均经验模态分解 最小二乘法

原文传递

基于混合模型的中长期降水量预测 被引量：2

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作者 李栋 薛惠锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第9期271-278,287,共9页

针对中长期降水量预测精度较低的问题,提出了由改进集合经验模态分解方法、最小二乘法、核极限学习机和改进的果蝇优化算法构成的混合模型来对区域年度降水量序列进行预测。首先,通过改进集合经验模态分解方法将非平稳降水量时间序列分... 针对中长期降水量预测精度较低的问题,提出了由改进集合经验模态分解方法、最小二乘法、核极限学习机和改进的果蝇优化算法构成的混合模型来对区域年度降水量序列进行预测。首先,通过改进集合经验模态分解方法将非平稳降水量时间序列分解为多个分解项。然后,根据不同分解项的特性分别采用最小二乘法和核极限学习机对其进行预测。由于核极限学习机均存在一定的参数敏感特性,因此提出使用改进的果蝇优化算法来对核极限学习机的相关参数搜索寻优,以提高其预测精度。最后,将各分解项的预测结果叠加,从而形成最终预测结果。以广东省7个地市1951-2015年的年度降水量为例,对所提方法进行了验证,结果表明:相比于自回归移动平均模型和核极限学习机模型,混合模型预测具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 预测 混合模型 改进集合经验模态分解方法 最小二乘法 核极限学习机 改进果蝇优化算法

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