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相空间重构的极端学习机短期风速预测模型 被引量：14
1
作者 武峰雨 乐秀璠 南东亮 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期136-141,共6页
对风速进行快速、准确的预测,可以有效地减小或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。根据风速具有混沌特性,提出一种相空间重构的极端学习机(extreme learningmachine,ELM)的短期风速预测模型,通过... 对风速进行快速、准确的预测,可以有效地减小或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。根据风速具有混沌特性,提出一种相空间重构的极端学习机(extreme learningmachine,ELM)的短期风速预测模型,通过确定延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本更能反映风速变化特性,在此基础上运用ELM进行短期风速预测。与传统的预测模型相比,该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点,为风速预测提供了新方法。 展开更多
关键词 风力发电 短期风速预测 混沌特性 相空间重构 极端学习机
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基于混合特征和集成极限学习机的高压断路器机械故障检测 被引量：3
2
作者 田园 黄祖源 +3 位作者 张航 苏文伟 耿贞伟 高宇豆 《电子器件》 CAS 北大核心 2023年第1期203-209,共7页
提出了一种基于混合特征提取和集成极限学习机(IELM)的高压断路器机械故障检测方法。首先,采用全集成自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)对振动信号进行分解,得到固有模态函数(IMF)。然后结合Hilbert变换和带通滤波器对各阶IMF分量进行子... 提出了一种基于混合特征提取和集成极限学习机(IELM)的高压断路器机械故障检测方法。首先,采用全集成自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)对振动信号进行分解,得到固有模态函数(IMF)。然后结合Hilbert变换和带通滤波器对各阶IMF分量进行子带重构,得到时频矩阵。将时频矩阵转化为能量矩阵,利用正态累积分布函数(NCDF)对频带进行归一化,提取出时频熵和奇异熵,形成机械故障特征向量。此外,还建立了故障分类系统。结合带通滤波的CEEMDAN方案优点是可以消除模态混叠,减少辅助噪声的加入,并提高分解效率。此外,NCDF归一化的奇异熵具有更稳定的性能。由多个弱类组成的IELM可以解决传统极限学习机的不足。基于实测数据的实验结果表明,该方法能有效地通过小样本进行机械故障检测。 展开更多
关键词 高压断路器 振动信号 经验模态分解 时频熵 奇异熵 集成极限学习机
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针织物疵点自动检测与分类方法的研究 被引量：1
3
作者 周霞 张瑞云 +2 位作者 朱建华 程隆棣 姜耒 《针织工业》 2016年第2期17-20,共4页
设计了针对圆筒针织物的疵点检测系统,在该检测系统的基础上,研究了一种基于小波分解的疵点检测方法和一种基于极限学习机的疵点分类方法。对采集得到的针织物疵点图像进行图像灰度转换、光照不匀校正、中值滤波等预处理,并采用Bior3.7... 设计了针对圆筒针织物的疵点检测系统,在该检测系统的基础上,研究了一种基于小波分解的疵点检测方法和一种基于极限学习机的疵点分类方法。对采集得到的针织物疵点图像进行图像灰度转换、光照不匀校正、中值滤波等预处理,并采用Bior3.7小波分解图像,对分解后得到的纵向和横向纹理子图像提取特征值,选取针织物中常见的破洞、花针、漏针和直稀路4种疵点作为研究目标,将提取的特征值输入极限学习机中进行训练。结果表明,此方法可以有效地检测和分类白坯针织物的常见疵点。 展开更多
关键词 针织物疵点 自动检测 分类方法 波分解 极限学习机
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联合局部二值模式的高光谱影像空-谱分类方法 被引量：7
4
作者 职露 余旭初 付琼莹 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期65-69,76,共6页
为充分利用高光谱影像"图谱合一"的特性,提出了一种联合局部二值模式的高光谱影像空-谱分类方法。该方法通过局部二值模式从降维影像中提取空间纹理特征,以线性加权求和核为多核组合方式,与原始光谱特征结合构造混合核极限学... 为充分利用高光谱影像"图谱合一"的特性,提出了一种联合局部二值模式的高光谱影像空-谱分类方法。该方法通过局部二值模式从降维影像中提取空间纹理特征,以线性加权求和核为多核组合方式,与原始光谱特征结合构造混合核极限学习机模型,实现影像的地物分类。为了验证该方法的有效性,利用Indiana和Pavia U两组高光谱影像数据进行实验,总体分类精度分别达到99.23%和94.95%。结果表明该方法分类效果优于纯光谱分类、纯局部二值模式空间分类、GLCM空-谱分类以及3Gabor空-谱分类方法,有效地改善了高光谱影像分类结果,获得更加平滑的分类结果图。 展开更多
关键词 高光谱影像 空间纹理特征 局部二值模式 混合核极限学习机 空-谱分类
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MMC五电平逆变器故障的深度小波极限学习机诊断方法研究 被引量：4
5
作者 孔令瑜 张彼德 +2 位作者 洪锡文 王涛 彭丽维 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期25-32,共8页
针对MMC五电平逆变器不同IGBT故障相似程度高,使得故障诊断困难的问题,提出小波极限学习机-自动编码器WELM-AE(wavelet extreme learning machine-auto encoder)与深度小波极限学习机DWELM(deep wavelet extreme learning machine)的故... 针对MMC五电平逆变器不同IGBT故障相似程度高,使得故障诊断困难的问题,提出小波极限学习机-自动编码器WELM-AE(wavelet extreme learning machine-auto encoder)与深度小波极限学习机DWELM(deep wavelet extreme learning machine)的故障诊断方法。所提方法直接利用各故障状态下交流侧三相线电压原始数据对WELM-AE进行逐层预训练,再将训练好的WELM-AE堆叠形成DWELM以提取嵌入于原始数据中的深层次故障特征,并在最后一层实现故障特征与故障类型的映射。对比分析结果表明:所提方法可直接利用原始三相输出线电压信号进行故障诊断,且具有更高的故障诊断准确度。 展开更多
关键词 MMC五电平逆变器 小波极限学习机-自动编码器 深度小波极限学习机 故障诊断
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