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基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择 被引量:104
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作者 陆振波 蔡志明 姜可宇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2527-2529,2538,共4页
针对混沌时间序列相空间重构C-C方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算... 针对混沌时间序列相空间重构C-C方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。在理论分析的基础上,用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确,对最优嵌入窗的选取更可靠。 展开更多
关键词 混沌 时间序列分析 相空间重构 关联积分
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混沌时间序列相空间重构参数的选取方法 被引量:67
2
作者 王海燕 盛昭瀚 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 2000年第5期113-117,共5页
对混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法作了综述 ,提出了同时考虑这 2个参数选取的重构展开虚假邻点法以及预测误差最小法 。
关键词 混沌时间序列 相空间重构 延尺时间间隔 嵌入维数 动力系统
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基于高斯过程回归的短期风速预测 被引量:93
3
作者 孙斌 姚海涛 刘婷 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第29期104-109,I0015,共7页
准确预测风速能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争能力。为了提高风速预测的精度,提出一种基于高斯过程(Gaussian processes,GP)的风速预测模型。首先运用自相关法和假近邻法分别求取风速时间序列的延... 准确预测风速能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争能力。为了提高风速预测的精度,提出一种基于高斯过程(Gaussian processes,GP)的风速预测模型。首先运用自相关法和假近邻法分别求取风速时间序列的延迟时间和嵌入维数,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。其次运用GP模型对重构后的风速时间序列进行训练,同时在贝叶斯框架下,确定协方差函数中的"超参数"。最后利用训练好的GP模型风速时间序列进行预测,并与支持向量机、最小二乘支持向量机和BP神经网络进行比较。仿真结果表明,基于GP的风速预测模型具有很好的稳定性,能够满足预测精度的要求,具有很大的工程实际应用价值。 展开更多
关键词 高斯过程 风速时间序列 相空间重构 预测
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相空间重构延迟时间与嵌入维数的选择 被引量:52
4
作者 修春波 刘向东 张宇河 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期219-224,共6页
论述相空间重构中延迟时间与嵌入维数之间的关系 ,提出广义嵌入窗长的概念 .分析已有的自关联函数法中的不足 ,提出一种改进的自关联函数法确定广义嵌入窗长 ,从而确定出相空间重构的其它参数 .同时从时间序列相关程度和不相关程度 2个... 论述相空间重构中延迟时间与嵌入维数之间的关系 ,提出广义嵌入窗长的概念 .分析已有的自关联函数法中的不足 ,提出一种改进的自关联函数法确定广义嵌入窗长 ,从而确定出相空间重构的其它参数 .同时从时间序列相关程度和不相关程度 2个方面进行考虑 ,克服了自关联函数法的缺点 .仿真实验结果验证了该方法的有效性 . 展开更多
关键词 混沌系统 延迟时间 相空间重构 嵌入窗长
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基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测 被引量:61
5
作者 肖迁 李文华 +2 位作者 李志刚 刘金龙 刘会巧 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期80-86,共7页
为了提高超短期风电功率预测精度,使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题,先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号,再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模,最后求和各层预测信号。由于功... 为了提高超短期风电功率预测精度,使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题,先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号,再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模,最后求和各层预测信号。由于功率和风速具有混沌特性,用C-C法联合优化重构相空间的参数,以嵌入维数为神经网络输入层节点数。应用于山东某风电场,仿真结果表明,与BP神经网络模型相比,该算法预测风速和功率精度较高,但风速预测值经过实际功率曲线转换后,功率预测精度变差。 展开更多
关键词 小波分析 相空间重构 C-C法 遗传算法 神经网络 功率曲线转换法
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两种实用的相空间重构方法 被引量:46
6
作者 杨绍清 贾传荧 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2002年第11期2452-2458,共7页
研究了目前流行的几种相空间重构技术 ,分析了它们存在的不足 ,在此基础上提出了两种适合于不同情况下的重构方法 ,并初步分析了它们重构的质量 .在仿真实验中 ,由于两种方法都运用了小波降噪技术而具有一定的降噪能力 ,同时还可以看出... 研究了目前流行的几种相空间重构技术 ,分析了它们存在的不足 ,在此基础上提出了两种适合于不同情况下的重构方法 ,并初步分析了它们重构的质量 .在仿真实验中 ,由于两种方法都运用了小波降噪技术而具有一定的降噪能力 ,同时还可以看出第一种方法比第二种方法好 .因此 ,在通常情况下 ,可以用第一种方法对信号进行重构 .而在工程应用中 ,如需要重构的嵌入维较小时 。 展开更多
关键词 混沌 相空间重构 最大李雅普诺夫指数 小波分析 降噪
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基于混沌理论和K-means聚类的有载分接开关机械状态监测 被引量:59
7
作者 周翔 王丰华 +2 位作者 傅坚 林嘉杨 金之俭 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1541-1548,共8页
变压器有载分接开关的可靠性对保障电力系统的安全稳定运行意义重大。考虑到有载分接开关操作过程中的振动信号与其机械性能密切相关,从振动信号的混沌动力学特性出发,通过计算嵌入维数和延迟时间,对实测到的振动信号进行了相空间重构... 变压器有载分接开关的可靠性对保障电力系统的安全稳定运行意义重大。考虑到有载分接开关操作过程中的振动信号与其机械性能密切相关,从振动信号的混沌动力学特性出发,通过计算嵌入维数和延迟时间,对实测到的振动信号进行了相空间重构。根据振动信号的相空间分布特性,使用K-means聚类分析方法对重构后的振动信号模式进行识别,据此对有载分接开关的机械性能进行监测。现场实测数据的计算结果表明:使用改进Wolf法计算得到的最大李雅普诺夫指数为正,进一步证实了有载分接开关切换过程中振动信号的混沌特性,基于K-means聚类分析法得到的簇中心位移矢量的变化可清晰地识别出有载分接开关的故障隐患。研究结果为从混沌动力学角度监测有载分接开关的运行状态提供了理论依据。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 最大李雅普诺夫指数 有载分接开关 相空间重构 振动信号
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风电场短期风速的混沌预测方法 被引量:55
8
作者 罗海洋 刘天琪 李兴源 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期67-71,共5页
高精度的短期风速预测对提高含大量风电机组电网的安全稳定性及降低运行成本具有重要意义。文中在对风速时间序列进行相空间重构的基础上,使用混沌加权零阶局域预测法对风速进行预测;进而针对该方法在高嵌入维数下以欧氏距离寻找临近相... 高精度的短期风速预测对提高含大量风电机组电网的安全稳定性及降低运行成本具有重要意义。文中在对风速时间序列进行相空间重构的基础上,使用混沌加权零阶局域预测法对风速进行预测;进而针对该方法在高嵌入维数下以欧氏距离寻找临近相点进行预测不准确的不足,提出了一种改进加权零阶局域预测法。该方法用相点间关联度来确定临近相点,并且提出了一种新的加权系数计算方法,以提高预测精度。算例分析结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 风力发电 风速预测 相空间重构 混沌预测方法
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混沌时序相空间重构参数确定的信息论方法 被引量:45
9
作者 肖方红 阎桂荣 韩宇航 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期550-556,共7页
根据信息论基本原理 ,研究了混沌时间序列相空间重构参数延迟时间和嵌入维数的选取 .提出了用符号分析的方法计算互信息函数 ,确定出延迟时间 ,在此基础上 ,提出了一种估计嵌入维数的信息论方法 ,即根据重构向量条件熵随向量维数的变化... 根据信息论基本原理 ,研究了混沌时间序列相空间重构参数延迟时间和嵌入维数的选取 .提出了用符号分析的方法计算互信息函数 ,确定出延迟时间 ,在此基础上 ,提出了一种估计嵌入维数的信息论方法 ,即根据重构向量条件熵随向量维数的变化关系来确定嵌入维数 ,通过对几种典型混沌动力学系统的数值验证 ,结果表明该方法能够确定出合适的相空间重构嵌入维数 . 展开更多
关键词 嵌入维数 相空间重构 变化关系 混沌动力学 延迟时间 混沌时间序列 估计 混沌时序 条件熵 信息论
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基于C-C算法的混沌吸引子的相空间重构技术 被引量:55
10
作者 胡瑜 陈涛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第5期425-430,共6页
基于混沌理论可以检测心率失常、分析脑电变化,发现复杂信号的特性。相空间重构是进行混沌分析,从几何和信息论角度计算混沌特性的必要步骤。相空间重构是有效的展现混沌吸引子动力学特性的一种方法。该方法要构造一个非线性时间序列的... 基于混沌理论可以检测心率失常、分析脑电变化,发现复杂信号的特性。相空间重构是进行混沌分析,从几何和信息论角度计算混沌特性的必要步骤。相空间重构是有效的展现混沌吸引子动力学特性的一种方法。该方法要构造一个非线性时间序列的嵌入,选择合适的时间延迟。C-C算法结合了自相关函数和互信息方法的优点,既能有效减少计算量,又能保持系统的非线性特征。本文运用C-C算法进行相空间重建,考察通过C-C算法获得的最优延迟函数。在理论分析的基础上,本文将C-C算法实际应用于洛仑兹吸引子和一组实测心电信号的相空间重构,说明相空间重构的原理与使用。经过相空间重构,可以为进一步的混沌信号分析提供关键的嵌入维数和延迟时间等参数。 展开更多
关键词 C-C算法 相空间重构 延迟时间 混沌
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基于EEMD-WOA-LSSVM的超短期风电功率预测 被引量:54
11
作者 谢丽蓉 王斌 +2 位作者 包洪印 梁武星 买买提热依木·阿布力孜 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期290-296,共7页
针对风电场输出功率不稳定特性造成风功率预测精度不高问题。采用集合经验模态分解(EEMD)将风功率信号分解为若干个平稳的子序列,可避免经验模态分解(EMD)出现错误的本征模态函数(IMF)分量;利用相空间重构对分解获得的平稳子序列进行重... 针对风电场输出功率不稳定特性造成风功率预测精度不高问题。采用集合经验模态分解(EEMD)将风功率信号分解为若干个平稳的子序列,可避免经验模态分解(EMD)出现错误的本征模态函数(IMF)分量;利用相空间重构对分解获得的平稳子序列进行重构;提出一种鲸鱼算法(WOA),优化风功率平稳子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LSSVM)参数;从而建立EEMD-WOA-LSSVM风功率预测模型。以某风电场为例,采用所建立预测模型对风功率进行仿真分析,实验结果表明EEMDWOA-LSSVM预测模型的风电功率预测精度更高。 展开更多
关键词 风电功率预测 最小二乘支持向量机 集合经验模态分解 相空间重构 鲸鱼算法
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基于独立分量分析的EMD模态混叠消除方法研究 被引量:52
12
作者 汤宝平 董绍江 马靖华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1477-1482,共6页
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法中存在的模态混叠现象,提出一种应用独立分量分析进行模态混叠消除的新方法。首先应用形态学滤波方法将信号中的噪声予以消除,减少由于噪声因素造成的模态混叠现象。然后将信号... 针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法中存在的模态混叠现象,提出一种应用独立分量分析进行模态混叠消除的新方法。首先应用形态学滤波方法将信号中的噪声予以消除,减少由于噪声因素造成的模态混叠现象。然后将信号进行EMD分解,获得不同的IMF分量,将存在模态混叠成分的IMF分量进行相空间重构,利用基于峭度最大化的独立分量分解算法实现混叠成分的分离,仿真分析和工程应用的结果表明,所提方法能有效地消除EMD分解过程中的模态混叠现象。 展开更多
关键词 经验模态分解 模态混叠 形态学滤波 相空间重构 独立分量分析
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基于PSO优化LSSVM的短期风速预测 被引量:52
13
作者 孙斌 姚海涛 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期85-89,共5页
为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。首先求出风速时间序列的嵌入维数和延迟时间,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。利用粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,... 为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。首先求出风速时间序列的嵌入维数和延迟时间,进而对混沌风速时间序列进行相空间重构。利用粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数优化,然后利用优化后的最小二乘支持向量机模型对相空间重构后的风速时间序列进行预测,预测结果表明基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的预测效果满足了精度要求。同时运用了支持向量机和BP神经网络模型进行预测,仿真结果表明,基于粒子群优化的最小二乘支持向量机预测方法具有预测精度高,预测速度快的优点,因此具有很高的工程实际应用意义。 展开更多
关键词 风速时间序列 最小二乘支持向量机 粒子群算法 相空间重构 BP神经网络
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混沌时间序列支持向量机模型及其在径流预测中应用 被引量:49
14
作者 于国荣 夏自强 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期116-122,共7页
以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用... 以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中,引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。 展开更多
关键词 混沌 相空间重构 水文时间序列 支持向量机 径向基核函数 径流预测
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基于混沌时间序列分析法的短时交通流预测研究 被引量:47
15
作者 薛洁妮 史忠科 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2008年第5期68-72,共5页
交通流预测分析已成为智能交通的核心研究内容之一.依据混沌时间序列分析方法,建立了短时交通流的预测模型.在对实测的交通流数据进行相空间重构的基础上,综合考虑欧氏距离和均等系数,提出了最邻近点的两步优化选择方法,并采用了局部多... 交通流预测分析已成为智能交通的核心研究内容之一.依据混沌时间序列分析方法,建立了短时交通流的预测模型.在对实测的交通流数据进行相空间重构的基础上,综合考虑欧氏距离和均等系数,提出了最邻近点的两步优化选择方法,并采用了局部多项式拟合方法对所选取的最邻近点进行逼近以求得预测公式.本文将此方法运用于东莞东江大道流量预测,比较预测流量和实测流量,得出最大相对误差为0.445%,最小相对误差为0.038%,且单步预测时间仅为38.52秒.结果表明,该预测模型具有较高的精度,同时也能够满足实时性的要求. 展开更多
关键词 短时交通量 混沌预测 相空间重构 局部多项式拟合
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混沌信号与噪声 被引量:22
16
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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基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测 被引量:39
17
作者 张玉梅 曲仕茹 温凯歌 《系统工程》 CSCD 北大核心 2007年第11期26-30,共5页
针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,论文从非线性时间序列的角度对短时交通流量预测进行探讨,提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流... 针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,论文从非线性时间序列的角度对短时交通流量预测进行探讨,提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流存在混沌的前提下,对交通流量数据进行相空间重构。构建了RBF神经网络,并对模拟产生的Lorenz和Rossler混沌时间序列数据以及实际采集的高速公路交通流量数据进行了仿真研究。结果表明,该方法对模拟产生的混沌时间序列具有很好的预测效果,在交通流量的短时预测上也具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 短时交通流量 预测 混沌 RBF神经网络 相空间重构
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基于变分模态分解和深度门控网络的径流预测 被引量:44
18
作者 李文武 石强 +1 位作者 王凯 程雄 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期34-44,共11页
为提高水库中长期入库径流预测精度,提出变分模态分解、相空间重构和深度门控网络相结合的径流组合预测模型。首先对历史径流数据进行变分模态分解,产生多个模态分量;接着将分解得到的模态分量重构到高维特征空间,形成深度学习的输入;... 为提高水库中长期入库径流预测精度,提出变分模态分解、相空间重构和深度门控网络相结合的径流组合预测模型。首先对历史径流数据进行变分模态分解,产生多个模态分量;接着将分解得到的模态分量重构到高维特征空间,形成深度学习的输入;然后利用深度门控网络获取历史径流详细特征并进行预测;最后累加各模态分量的预测值完成重构。以白山水库为例,将所建模型分别与单一预测模型和其他组合预测模型进行对比分析。结果表明:所建模型能有效分解非平稳性的径流序列,充分学习内嵌的水文规律,预测误差最小,且在整个测试集上分布更为合理,拟合优度检验值最高。研究结果可为水库水资源规划管理提供技术依据。 展开更多
关键词 变分模态分解 相空间重构 深度门控网络 中长期入库径流预测 评价指标
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股市预测中的小波神经网络方法 被引量:25
19
作者 姚洪兴 盛昭瀚 陈洪香 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期33-38,130,共7页
首先论述了股市时间序列中的明显随机性 ,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故 ,利用混沌的确定性可以进行短期预测 .混沌时间序列预测首先要重构相空间 ,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性 ,提出了一种改进的小波网络... 首先论述了股市时间序列中的明显随机性 ,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故 ,利用混沌的确定性可以进行短期预测 .混沌时间序列预测首先要重构相空间 ,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性 ,提出了一种改进的小波网络结构 ,探讨了股市预测模型问题 .经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷 . 展开更多
关键词 股市预测 小波 神经网络 混沌 时间序列
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混沌时间序列建模及预测 被引量:20
20
作者 孙海云 曹庆杰 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期106-109,113,共5页
讨论了混沌时间序列的建模及预测方法 ,给出了各重要参数的选取算法 ,并应用于实例 ,与传统的时间序列预测方法相比较 ,取得了精度更高的预测结果 。
关键词 混沌 时间序列 相空间重构 股票行情 预测
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