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基于自回归积分滑动平均模型的无线传感网络通信传输信号延迟消除方法
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作者 崔蕾 王同 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期543-549,共7页
为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程... 为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程的步骤和约束条件,并以此构建无线传感网络通信传输的优化目标函数,引入免疫克隆蛙跳算法对目标函数进行求解,获取最优的传输方案。仿真分析表明,所提方法的延迟预测误差和端到端延迟误差低于0.01 s,能量消耗最大值为6.4 W,平均丢包率最大值为0.286%。上述结果证明了所提方法可以有效准确预测和消除无线传感网络通信传输信号延迟。 展开更多
关键词 无线传感网络 传输信号 延迟消除 自回归积分滑动平均模型 小波神经网络
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重载货车常用制动工况下制动缸压力预测与拟合
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作者 王鼎 熊芯 马忠 《中国铁路》 北大核心 2025年第2期71-80,88,共11页
在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过... 在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过残差分析和检验,拟合模型的结果得以验证。通过给出的计算模型,可在已知主控机车列车管减压量以及任何1位制动缸压力值的条件下,对列车制动缓解过程中各个位置制动缸压力进行计算,为纵向动力学车钩力仿真提供参数基础。 展开更多
关键词 重载货车 常用制动 制动缸压力 小波神经网络模型 拟合残差分析
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基于近红外光谱的连续小波变换与卷积注意力模块建立秦艽的定性分析模型
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作者 周玉 李四海 +1 位作者 李坤鹏 王泽朋 《理化检验(化学分册)》 北大核心 2025年第4期436-442,共7页
针对近红外光谱的处理研究大多聚焦于对原始的一维光谱信号直接进行卷积特征抽取,为了更加全面地挖掘光谱数据中的信息,提高分类模型的建模效果,提出了连续小波变换与卷积注意力模块建立秦艽定性分析模型的方法。采用连续小波变换将一... 针对近红外光谱的处理研究大多聚焦于对原始的一维光谱信号直接进行卷积特征抽取,为了更加全面地挖掘光谱数据中的信息,提高分类模型的建模效果,提出了连续小波变换与卷积注意力模块建立秦艽定性分析模型的方法。采用连续小波变换将一维的信号转换为二维图像表现形式,以得到的小波时频图作为光谱特征,建立具有注意力机制的秦艽近红外光谱的卷积神经网络定性分析模型Att-GoogleNet,并通过翻转、对比度增强以及加入高斯噪声来扩充数据集实现数据增强,提高模型的泛化能力。结果表明:对207个秦艽样品的产地进行分析,Att-GooogleNet模型的分类准确率为99.6%,准确率、精确率、召回率、特异度、F1分数均优于传统机器学习模型。 展开更多
关键词 近红外光谱 连续小波变换 卷积神经网络 注意力机制 模型 秦艽
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基于WTT-iTransformer时序预测的容器群伸缩策略研究
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作者 陈奇超 叶楠 曹炳尧 《电子测量技术》 北大核心 2025年第12期88-98,共11页
Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTrans... Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTransformer不仅在长期序列预测表现优异,还可通过变量序列作为token嵌入获取了多变量间的关联性。本文通过增加了小波变换卷积层WTConv2d和多尺度时间卷积网络的WTT-iTransformer模型可以更精确地从时、频域两方面提取资源时间序列的长期特征与依赖关系,更符合容器使用特征的预测。基于该模型的负载变化预测,能够实现高、低流量发生的初期进行快速扩缩容,以解决反应滞后和资源利用率低的问题。实验结果表明,WTT-iTransformer在训练过程中表现出更好的稳定性和更低的训练误差,能够较为准确地预测集群负载的变化趋势,改进的弹性伸缩策略与Kubernetes传统的HPA相比更加智能、稳定,在负载特征明显、突发性负载较多的场景展现出显著提升,具有广泛的应用潜力。 展开更多
关键词 Kubernetes 时序预测模型WTT-iTransformer 负载预测 混合弹性伸缩策略 小波变换卷积 时间卷积网络 iTransformer模型
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小波分解和BDLTM-GRU混合模型相融合的桥梁耦合极值应力高精度预测
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作者 杨渡 樊学平 刘月飞 《振动工程学报》 北大核心 2025年第5期1026-1035,共10页
为实现桥梁耦合极值应力的高精度预测,采用小波多分辨率分析法对监测极值应力进行分解,取分解后的低频数据为趋势项信息,高频数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤实现桥梁极值应力的解耦。建立双变... 为实现桥梁耦合极值应力的高精度预测,采用小波多分辨率分析法对监测极值应力进行分解,取分解后的低频数据为趋势项信息,高频数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤实现桥梁极值应力的解耦。建立双变量(引入随时间变化的趋势项)贝叶斯动态线性趋势性模型(BDLTM)对低频极值应力进行预测分析;采用GRU神经网络模型对高频极值应力进行预测分析;实现耦合极值应力的叠加预测。利用天津富民桥的监测耦合数据验证BDLTM-GRU模型的可行性,同时与耦合极值应力的单BDLTM和单GRU模型进行精度比较,验证BDLTM-GRU模型预测的高精度。 展开更多
关键词 耦合极值应力 小波多分辨率分析法 BDLTM-GRU模型 BDLTM GRU神经网络
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基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术 被引量:1
6
作者 朱纬 王敏林 董雪明 《电子测量技术》 北大核心 2024年第8期189-194,共6页
基于光纤陀螺的测角仪可以实现对各项角运动参数的一体化动态精密测量,但在实际应用中,光纤陀螺测角仪受到温度变化的影响,导致测量精度下降。针对这一问题,本文提出了一种基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术... 基于光纤陀螺的测角仪可以实现对各项角运动参数的一体化动态精密测量,但在实际应用中,光纤陀螺测角仪受到温度变化的影响,导致测量精度下降。针对这一问题,本文提出了一种基于自适应小波回声神经网络的光纤陀螺测角仪温度误差补偿技术。为了提高温度误差建模的进度,提高传统神经网络的逼近能力,通过自适应前向线性预测滤波器对建模用测角仪温度漂移数据进行预处理,并采用自适应小波回声神经网络建立温度漂移模型,能够避免传统神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,增强了网络学习能力和泛化能力,并利用自适应律代替神经网络梯度进行网络训练,提升神经网络的逼近精度和收敛速度。实验结果表明,该模型可以提高光纤陀螺测角仪的测量精度和环境适应性,为光纤陀螺测角仪的性能优化和实际应用提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 测角仪 温度误差建模 小波回声神经网络 粒子群优化 自适应前向线性预测滤波器
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基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制 被引量:1
7
作者 杨佳 吴佩林 +2 位作者 杨理 寇东山 余斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页
针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法. 展开更多
关键词 自回归小波神经网络 非奇异终端滑模 动力学模型 轨迹跟踪
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基于改进EMD-LSTM的混凝土坝变形预测模型 被引量:3
8
作者 欧斌 张才溢 +4 位作者 陈德辉 王子轩 杨石勇 杨霖 傅蜀燕 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期93-99,共7页
针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处... 针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处理,在去除数据噪声的同时,尽可能保留原始数据的特征信息,并运用LSTM神经网络对处理后的数据进行时序预测。实例验证结果表明,该模型能够准确模拟坝体变形过程,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形 经验模态分解法 长短期记忆神经网络 小波阈值 预测模型
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基于改进WNN的作战飞机维修保障能力评估方法
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作者 游亮 王莉莉 +2 位作者 蔡忠义 魏杨沁 金建刚 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期74-81,共8页
针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛... 针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛稳定性与评估准确性;基于分级量化理论对原始数据进行处理,并开展作战飞机维修保障能力评估。算例分析表明,所提方法的评估结果与收集到的维修保障能力评估数据仅有2.4%误差,稳定性优于其他神经网络,可为作战飞机维修保障能力评估提供可行方法。 展开更多
关键词 能力评估 小波神经网络 IPO&E模型 飞机维修保障
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基于整体退火遗传小波网络的计量终端可靠性预测 被引量:2
10
作者 徐宏伟 丛中笑 +3 位作者 阳晓路 周忠明 陈寅生 林海军 《电测与仪表》 北大核心 2024年第2期179-184,共6页
为了解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性问题,以提高计量终端软件可靠性预测建模的效率及准确性。文章完善了整体退火遗传算法(WAGA),并验证了其具有极强的整体收敛和全局优化能力,利用其全局寻优能力,优化小波神经网络(WNN)的参数... 为了解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性问题,以提高计量终端软件可靠性预测建模的效率及准确性。文章完善了整体退火遗传算法(WAGA),并验证了其具有极强的整体收敛和全局优化能力,利用其全局寻优能力,优化小波神经网络(WNN)的参数,提出基于整体退火遗传小波神经网络(WAGA-WNN)的建模方法;用该方法建立计量终端的软件可靠性预测模型。实验结果表明,该方法可以解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性难题,建立的软件可靠性预测模型效率和准确度较高。 展开更多
关键词 整体退火遗传算法 小波神经网络 计量终端 软件可靠性 预测模型
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基于改进小波神经网络的新型PMSM速度控制
11
作者 周雅夫 赵洋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期105-108,114,共5页
采用传统PI控制策略的永磁同步电机调速系统无法兼顾良好的动态响应性能与抗扰动能力,且在实际应用中参数整定繁琐。为改善以上问题,对速度环设计一种改进型小波神经网络PI控制器,该控制器基于自适应学习速率的梯度下降法并引入惯性项... 采用传统PI控制策略的永磁同步电机调速系统无法兼顾良好的动态响应性能与抗扰动能力,且在实际应用中参数整定繁琐。为改善以上问题,对速度环设计一种改进型小波神经网络PI控制器,该控制器基于自适应学习速率的梯度下降法并引入惯性项在线更新网络参数,通过权重因子扩大PI参数输出范围,以增强控制器性能;为消除电流环比例参数对速度环的影响,设计无差拍电流预测控制器,进一步提升系统动态响应性能。仿真结果表明,上述控制方案能够实现速度环PI参数在线自整定,明显提升系统动态响应性能,且具有良好的抗扰动能力。 展开更多
关键词 PMSM 小波神经网络 自适应学习速率 PI控制 模型预测控制
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日流量预测的小波网络模型初探 被引量:32
12
作者 王文圣 熊华康 丁晶 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期382-386,共5页
针对日流量时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将小波分析与人工神经网络相结合进行日流量预测的新方法———小波网络模型。该模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。以长江寸滩站日流量预测为例,研究... 针对日流量时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将小波分析与人工神经网络相结合进行日流量预测的新方法———小波网络模型。该模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。以长江寸滩站日流量预测为例,研究表明,所构造的模型各预见期的拟合、检验精度较高。小波网络模型延长了预见期,提高了预报精度,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 日流量预测 小波分析 人工神经网络 小波网络模型 非线性
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相空间小波网络模型及其在水文中长期预测中的应用 被引量:48
13
作者 赵永龙 丁晶 邓育仁 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期252-257,共6页
简述了相空间小波网络模型原理和算法,并通过实例讨论了其在水文中的应用。研究结果初步表明,小波分析及由其发展出的小波网络模型在水文分析中是可行的、合理的。数学分析工具更为先进,将混沌重建相空间理论和小波网络模型相结合,... 简述了相空间小波网络模型原理和算法,并通过实例讨论了其在水文中的应用。研究结果初步表明,小波分析及由其发展出的小波网络模型在水文分析中是可行的、合理的。数学分析工具更为先进,将混沌重建相空间理论和小波网络模型相结合,对揭示水文动力系统复杂的非线性结构是很有效的,在水文中长期预测中具有较大优越性。 展开更多
关键词 混沌相空间 小波网络模型 水文预测 中长期预测
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浅层地下水位预测的小波网络模型 被引量:11
14
作者 王文圣 廖杰 丁晶 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期62-66,共5页
针对浅层地下水位时间序列动态变化的非线性和复杂性 ,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法———小波网络模型。小波网络模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。实例计算结果表明 ,建议模型不... 针对浅层地下水位时间序列动态变化的非线性和复杂性 ,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法———小波网络模型。小波网络模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。实例计算结果表明 ,建议模型不同预见期的拟合和检验精度很高。小波网络模型延长了预见期 ,提高了预报精度。 展开更多
关键词 小波分析 人工神经网络 小波网络模型 地下水位预测
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小波网络模型及其在日流量预测中的应用 被引量:7
15
作者 鞠琴 余钟波 +3 位作者 郝振纯 欧耿鑫 佘超 刘德东 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第1期47-52,共6页
基于小波分析和人工神经网络两者的优点,本文尝试将小波分析与ANN结合建立松散型WNN耦合模型,通过小波变换把南告水库的日流量序列分解成不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用BP神经网络进行预测,最后利用小波重构得到整体的预测效... 基于小波分析和人工神经网络两者的优点,本文尝试将小波分析与ANN结合建立松散型WNN耦合模型,通过小波变换把南告水库的日流量序列分解成不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用BP神经网络进行预测,最后利用小波重构得到整体的预测效果,并与传统BP模型结果相比较.研究结果表明,该方法提高了预报精度,可以成功地用于水文模拟和预测. 展开更多
关键词 小波分析 BP神经网络 小波神经网络 A Trous算法 日流量预测
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基于小波神经网络的地下水流数值模拟模型的替代模型研究 被引量:14
16
作者 王宇 卢文喜 +1 位作者 卞建民 安永凯 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期139-146,共8页
以吉林西部为研究区,建立地下水流数值模拟模型,分别应用蒙特卡罗方法和拉丁超立方方法在研究区10个县(市)开采量的可行范围内进行采样,经对比选择拉丁超立方抽样结果得到输入(开采量)—输出(水位降深)数据集,建立小波神经网络模型作为... 以吉林西部为研究区,建立地下水流数值模拟模型,分别应用蒙特卡罗方法和拉丁超立方方法在研究区10个县(市)开采量的可行范围内进行采样,经对比选择拉丁超立方抽样结果得到输入(开采量)—输出(水位降深)数据集,建立小波神经网络模型作为地下水流数值模拟模型的替代模型,而后对替代模型有效性作误差分析,并与多元非线性回归替代模型进行对比.结果显示,2种替代模型在功能上都能逼近地下水流数值模拟模型,但小波神经网络模型得到的水位降深均值和水位降深剩余标准差与模拟模型计算结果的相对误差分别低于多元非线性回归模型76%和45%,说明小波神经网络模型更适合作为地下水流数值模拟模型的替代模型,这为减少优化模型求解过程中直接调用模拟模型所造成的计算负荷提供了一种有效的替代方法. 展开更多
关键词 替代模型 地下水流数值模拟模型 拉丁超立方 小波神经网络模型
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基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究 被引量:7
17
作者 王堃 陈涛涛 +2 位作者 李雪 张兰芬 迟道才 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期457-460,共4页
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型... 参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,并对预测结果进行对比分析。结果表明:小波神经网络模型预测结果精度均在2级以上,与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值达到5.5%,准确性优于灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,达到较好的预测效果,为参考作物腾发量预测提供新方法。 展开更多
关键词 参考作物腾发量 小波神经网络模型 预测模型 MATLAB工具箱
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一种基于小波网络的故障检测方法 被引量:11
18
作者 吕柏权 李天铎 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第5期802-805,共4页
本文针对突变故障给出了一种基于小波网络的检测方法.故障检测方法一般分为两种:一种是基于信号分析;而另一种是基于过程的数学模型.本文绘出了一种基于小波网络的故障检测方法.它具有信号分析,数学模型两者优点,从而更准确地检... 本文针对突变故障给出了一种基于小波网络的检测方法.故障检测方法一般分为两种:一种是基于信号分析;而另一种是基于过程的数学模型.本文绘出了一种基于小波网络的故障检测方法.它具有信号分析,数学模型两者优点,从而更准确地检测出突变故障. 展开更多
关键词 小波网络 数学模型 故障检测 信号分析
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一种基于小波网络的故障检测方法 被引量:10
19
作者 吕柏权 李天铎 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期34-36,共3页
给出了一种基于小波网络的故障检测方法。它具有信号处理和过程数学模型两者优点,从而更准确地检测出突变故障。
关键词 故障诊断 检测 数学模型 电网 小波网络
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黑河流域近60年来径流量变化及影响因素 被引量:99
20
作者 王钧 蒙吉军 《地理科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期83-88,共6页
基于莺落峡、正义峡水文站径流量数据及相关气候资料,借助小波分析、小波神经网络模型和GIS空间分析方法,研究黑河干流径流量变化周期、突变、趋势及原因。结果显示:1944—2005年莺落峡年均径流量变化长周期约7和25年,变化总体呈增... 基于莺落峡、正义峡水文站径流量数据及相关气候资料,借助小波分析、小波神经网络模型和GIS空间分析方法,研究黑河干流径流量变化周期、突变、趋势及原因。结果显示:1944—2005年莺落峡年均径流量变化长周期约7和25年,变化总体呈增加趋势,增加率约1.04m^3/(s·10a);1954—2000年正义峡年均径流量变化长周期约6和27年,变化总体呈减少趋势,减少率约2.65m^3/(s·10a);2006~2015年莺落峡年均径流量呈增加趋势,增加率约2.04m^3/(s·10a);莺落峡径流量的增加主要与黑河流域上游气候向暖湿型转化有关,而正义峡径流量的减少与中游水资源利用量的迅速增加有关。 展开更多
关键词 径流量变化 小波分析 小波神经网络模型 GIS空间分析 黑河流域
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