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基于小波分析与支持向量机的地铁隧道沉降预测 被引量:5
1
作者 张明希 许捍卫 葛文 《工程勘察》 2013年第12期57-60,共4页
根据地铁隧道监测点沉降变化中非线性、不确定、时变性的特点,建立了基于小波分析的支持向量机预测模型。首先运用小波分析将监测点沉降序列分解为低频近似分量和高频细节分量,然后对各分量分别进行支持向量机预测,最后将各分量预测结... 根据地铁隧道监测点沉降变化中非线性、不确定、时变性的特点,建立了基于小波分析的支持向量机预测模型。首先运用小波分析将监测点沉降序列分解为低频近似分量和高频细节分量,然后对各分量分别进行支持向量机预测,最后将各分量预测结果进行小波重构得到监测点的沉降预测曲线。预测结果表明,在相同样本数和短周期预测条件下,Wavelet-SVM模型的预测精度优于BP神经网络方法。对地铁沉降监测提前进行预警预报有一定的参考价值。 展开更多
关键词 沉降预测 waveletsvm BP神经网络 预警预报
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基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测 被引量:2
2
作者 陈祖成 王硕禾 +2 位作者 赵绍策 刘治聪 王刚 《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》 2020年第1期104-109,共6页
风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数... 风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数值天气预报数据对未来48 h功率进行预测,仿真结果表明,该组合预测方法的预测精度比单一预测模型的预测精度高,效率高,具有一定实用价值。 展开更多
关键词 风电场功率预测 遗传算法 小波-svm 信息熵
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基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型 被引量:15
3
作者 周晓蕾 王万良 陈伟杰 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第2期34-36,59,共4页
提出一种基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型(WaOSVM),首先对网络流量进行无抽取小波分解得到小波系数和尺度系数,然后选取适当核函数的SVM分别进行预测,其中SVM的参数用自适应量子粒子群算法(AQPSO)进行优化,最后将各预测结果... 提出一种基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型(WaOSVM),首先对网络流量进行无抽取小波分解得到小波系数和尺度系数,然后选取适当核函数的SVM分别进行预测,其中SVM的参数用自适应量子粒子群算法(AQPSO)进行优化,最后将各预测结果进行小波重构得到最终预测结果。实验结果表明:优化过的SVM具有较好的泛化能力,该模型适合作长期预测,预测精度明显优于单一的SVM和小波神经网络模型。 展开更多
关键词 流量预测 αTrous小波变换 svm 参数优化 量子粒子群
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小波包和SVM在发动机故障诊断中的应用 被引量:9
4
作者 范红波 张英堂 孙烨 《车用发动机》 北大核心 2006年第4期49-53,共5页
针对发动机的故障特点,提出了一种基于小波包和支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法。利用信号能量在小波包空间的分布特性,采用基于能量的自适应去噪方法,提取反映故障的特征向量,并基于SVM理论构建了针对发动机的多故障分类器。试验... 针对发动机的故障特点,提出了一种基于小波包和支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法。利用信号能量在小波包空间的分布特性,采用基于能量的自适应去噪方法,提取反映故障的特征向量,并基于SVM理论构建了针对发动机的多故障分类器。试验结果表明,该方法具有故障分类与识别能力。 展开更多
关键词 小波包 svm 内燃机 故障诊断 发动机
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基于小波变换和支持向量机的水质预测 被引量:8
5
作者 梁坚 何通能 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第2期83-86,共4页
提出基于小波变换和支持向量机的水质预测模型。该模型运用小波变换得到水质时间序列在不同尺度下的变化特性,并用改进后的粒子群算法优化回归支持向量机的三个参数,提高了模型预测精度。运用该模型对王江泾自动监测站测得的溶解氧浓度... 提出基于小波变换和支持向量机的水质预测模型。该模型运用小波变换得到水质时间序列在不同尺度下的变化特性,并用改进后的粒子群算法优化回归支持向量机的三个参数,提高了模型预测精度。运用该模型对王江泾自动监测站测得的溶解氧浓度进行了1步预测及2步预测,10组测试样本最高MAPE为4.54%,并用基于BP神经网络的预测结果进行了比较。结果表明,该模型性能良好、预测精度高、简便易行,比基于BP神经网络的模型具有更好的预测效果,为水质预测提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 水质预测 小波分析 支持向量机 粒子群算法 混沌 参数优化
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辅助室内定位的关键人体姿态识别 被引量:5
6
作者 刘旭 徐正蓺 +1 位作者 朱金鑫 黄超 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第12期211-217,共7页
基于步行者航位推算的室内定位方法中位移的计算一定程度上依赖于人体姿态的正确识别。原地踏步和走路是其中主要的关键姿态,两者的加速度信号相似,传统方法很难进行高精度的区分,导致航位推算的步长计算错误。基于惯性传感器进行室内... 基于步行者航位推算的室内定位方法中位移的计算一定程度上依赖于人体姿态的正确识别。原地踏步和走路是其中主要的关键姿态,两者的加速度信号相似,传统方法很难进行高精度的区分,导致航位推算的步长计算错误。基于惯性传感器进行室内场景中八种人体姿态识别研究,根据运动强度的不同采用分层分类法。首先将原地踏步和走路归为一类,通过时域特征结合支持向量机(SVM)进行姿态分类;然后利用加速度的时域和小波特征以及磁场特征,结合Ada Boost方法进行二分类。关键姿态的识别准确率超过96%,对包含复杂运动姿态的步行者室内定位起到更佳的辅助作用。 展开更多
关键词 地磁场 小波分解 svm ADABOOST
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基于小波变换与SVM的调制信号识别方法 被引量:4
7
作者 席敏 朱国魂 姜茜 《桂林电子科技大学学报》 2014年第4期274-278,共5页
为了准确地识别通信信号的调制方式,运用小波变换与支持向量机(SVM)对调制信号类型进行识别。采用小波分解重构方法对常用3种模拟信号和6种数字信号提取特征值,将提取的小波特征参数送到SVM判决器,对信号调制类别进行训练与测试,得到平... 为了准确地识别通信信号的调制方式,运用小波变换与支持向量机(SVM)对调制信号类型进行识别。采用小波分解重构方法对常用3种模拟信号和6种数字信号提取特征值,将提取的小波特征参数送到SVM判决器,对信号调制类别进行训练与测试,得到平均识别率。实验结果表明,在信噪比不低于5dB时,识别率达到了100%,具有良好的分类性能和抗噪能力。 展开更多
关键词 调制类型 小波变换 svm
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基于小波变换和SVM的心电早搏信号识别 被引量:5
8
作者 李四海 满自斌 张红 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第8期182-185,共4页
对心电信号的实时、准确识别在临床上具有重要意义。研究基于小波变换自动识别室性早搏(PVC)和房性早搏(APB)的方法,首先对信号进行Marr小波变换并提取信号在小波域上的特征参数,构建时频域特征向量,然后使用径向基核SVM进行训练,研究... 对心电信号的实时、准确识别在临床上具有重要意义。研究基于小波变换自动识别室性早搏(PVC)和房性早搏(APB)的方法,首先对信号进行Marr小波变换并提取信号在小波域上的特征参数,构建时频域特征向量,然后使用径向基核SVM进行训练,研究模型参数的选取对训练结果的影响。使用MIT-BIH心电数据库中的数据进行测试,结果表明:在小样本的情况下,建立的模型对正常心电、房性早搏和室性早搏的识别具有较高的准确率。 展开更多
关键词 ECG 房性早搏 室性早搏 小波变换 支持向量机
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基于暂态分量的配电网单相接地故障测距的研究
9
作者 王艳松 张萌萌 《电气应用》 北大核心 2007年第9期107-109,共3页
在对配电网单相接地故障零序电流分析的基础上,提出了基于暂态分量的配电网单相接地故障测距方法,利用小波包重构系数形成各频段的能量值,构造出测距的特征向量,并引入支持向量机映射该特征向量与故障距离之间的对应关系。仿真结果证明... 在对配电网单相接地故障零序电流分析的基础上,提出了基于暂态分量的配电网单相接地故障测距方法,利用小波包重构系数形成各频段的能量值,构造出测距的特征向量,并引入支持向量机映射该特征向量与故障距离之间的对应关系。仿真结果证明该算法是有效的。 展开更多
关键词 配电网 小波包 支持向量机 单相接地故障
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基于小波分析和PSO-SVM的控制图混合模式识别 被引量:14
10
作者 兰秀菊 张丽霞 +1 位作者 鲁建厦 陈呈频 《浙江工业大学学报》 CAS 2012年第5期532-536,共5页
由于质量过程的复杂性,质量过程数据常会有多种异常的混合现象,为了提高对控制图混合模式的识别效果,将支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器的参数经过粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)算法优化,然后与小波... 由于质量过程的复杂性,质量过程数据常会有多种异常的混合现象,为了提高对控制图混合模式的识别效果,将支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器的参数经过粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)算法优化,然后与小波分析技术相结合,设计了三层控制图模式识别模型.该模型首先识别模式是否正常,如果发现异常,则对异常的模式进行小波包分解,将分解后的低频部分和高频部分分别输入第二层和第三层PSO-SVM分类器中进行模式的分类识别.通过仿真实验的验证得,该模型的平均识别率为98.33%,对混合模式的识别率也在95%之上,由此证明了该控制图模式识别模型的有效性.最后,对该模型进行了实例验证,该模型可以很好的识别出控制图混合模式,证明了模型的可行性. 展开更多
关键词 控制图模式 模式识别 小波分析 PSO—svm
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短期电力负荷非线性预测模型的比较 被引量:6
11
作者 胡国胜 任震 《电气应用》 北大核心 2005年第1期48-53,共6页
总结和分析了目前流行的电力系统短期负荷非线性预测方法,包括时间序列法、组合预测法、神经网络法、小波法和支持向量法。通过实例说明它们在电力系统短期负荷预测中计算速度和精度。
关键词 电力系统 短期负荷预测 时间序列法 组合预测法 小波法 非线性预测 神经网络
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震灾人员伤亡预测的改进SVM模型及其应用 被引量:3
12
作者 黄星 袁明 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第1期93-99,共7页
震灾人员伤亡预测是有效确定应急物资筹集量和及时掌握应急物资需求变动的基础性工作。本文将改进的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)运用到震灾人员伤亡预测模型构建中,提出鲁棒小波v-SVM的震灾伤亡预测模型。通过设计一种能够... 震灾人员伤亡预测是有效确定应急物资筹集量和及时掌握应急物资需求变动的基础性工作。本文将改进的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)运用到震灾人员伤亡预测模型构建中,提出鲁棒小波v-SVM的震灾伤亡预测模型。通过设计一种能够有效压制数据大幅值和奇异点的鲁棒损失函数,使其有效处理震灾伤亡预测指标中出现的各类数据。为改变常规核函数缩小偏差的局限性,本文将Morlet和Mexican两类母小波核函数的自变量用满足Mercer平移不变核的小波核函数进行替换,得到用于机器学习的两类小波核函数。数字算例表明:用于预测震灾伤亡的鲁棒小波v-SVM模型具有学习速度快、预测精度高和稳定性强的特点,这为震灾伤亡人口的预测提供了有效方法。 展开更多
关键词 震灾伤亡预测 模型构建 鲁棒小波v-svm 损失函数
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基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别 被引量:2
13
作者 李伟 彭玉峰 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期61-64,共4页
主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.... 主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 形态学理论 小波变换 支持向量机神经网络 人脸识别
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打卡图像的分层人脸比对识别方法研究
14
作者 孙昊 成科扬 +1 位作者 陈长军 詹永照 《微计算机信息》 2010年第10期194-195,201,共3页
具有身份的人脸图像比对要求具有高的识别率和实时性。本文针对打卡人脸图像,提出了一种基于加权模板匹配和SVM的分层人脸识别方法。该方法利用Gabor小波变换进行人脸图像特征提取,采用贡献分析法分析特征的贡献权重,在待测人脸图像比... 具有身份的人脸图像比对要求具有高的识别率和实时性。本文针对打卡人脸图像,提出了一种基于加权模板匹配和SVM的分层人脸识别方法。该方法利用Gabor小波变换进行人脸图像特征提取,采用贡献分析法分析特征的贡献权重,在待测人脸图像比对识别时,采用加权模板匹配进行比对,通过两个阈值的判断,在既不能认为比对正确和不正确的情形下,再采用SVM和库中人脸图像进行识别比对。实验结果表明,基于该方法的人脸比对识别率高、实时性好,可用于实时打卡人脸比对。 展开更多
关键词 人脸比对 GABOR小波 加权模板 svm 分层比对
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基于DIVA模型的脑电信号识别方法 被引量:1
15
作者 张少白 曾又 刘友谊 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2015年第5期489-498,共10页
DIVA(Direction Into Velocities of Articulators)模型是一种描述人脑中涉及语音生成和语音理解区域所发挥的作用的数学模型,能对发音过程进行模拟,对语音脑机接口系统的设计具有指导意义,文章根据DIVA模型的定义和相关研究结论,对人... DIVA(Direction Into Velocities of Articulators)模型是一种描述人脑中涉及语音生成和语音理解区域所发挥的作用的数学模型,能对发音过程进行模拟,对语音脑机接口系统的设计具有指导意义,文章根据DIVA模型的定义和相关研究结论,对人在发音过程中的脑电信号进行了处理,首先利用小波包将脑电信号进行特征提取,之后使用SVM(Support Vector Machine)分类器进行分类.结果表明,该方法对发音过程的脑电信号特征提取和分类效果较好,识别率达到70%,为基于DIVA模型的语音脑机接口系统设计提供了一种思路,此外,实验的结论也印证了DIVA模型对于发音过程大脑区域激活情况的预测. 展开更多
关键词 脑机接口 脑电信号的分类 小波包分解 支持向量机 DIVA模型
原文传递
滚动轴承故障程度识别
16
作者 钱军 谭欣星 +1 位作者 唐明珠 黎涛 《科技创新导报》 2014年第8期77-79,共3页
针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法。深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包... 针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法。深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法。实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障程度 小波包能量法 支持向量机
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