基于ARMAV模型和J-散度的结构损伤识别 被引量：2

1

作者 李孟 郭惠勇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期123-130,152,共9页

损伤识别技术是结构健康监测系统的关键组成部分,为了进一步提高损伤识别的准确性和适用性,提出一种融合信息距离函数J-散度与向量自回归滑动平均(vector autoregressive moving average,ARMAV)模型的损伤识别方法。采用预白化过滤器对... 损伤识别技术是结构健康监测系统的关键组成部分,为了进一步提高损伤识别的准确性和适用性,提出一种融合信息距离函数J-散度与向量自回归滑动平均(vector autoregressive moving average,ARMAV)模型的损伤识别方法。采用预白化过滤器对加速度时域数据进行消除激励相关性以及降噪处理;建立了ARMAV模型,并由模型的自回归参数和残差方差构建损伤判别指标;采用三层框架试验数据,并进行转播塔模型的损伤识别试验研究验证了该方法的有效性。结果表明:基于ARMAV模型和J-散度距离的损伤识别方法可操作性强,能够准确、高效地定位框架和塔架结构的损伤,且该方法受环境变化的影响较小,可为在线结构健康监测提供一种新思路。 展开更多

关键词 损伤识别 试验研究 向量自回归滑动平均(armav)模型 J-散度 时间序列分析

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基于ARMAV模型的国内海洋捕捞与海水养殖产量的分析 被引量：5

2

作者 张丽梅 王雪标 +1 位作者 李久奇 王博 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期157-161,共5页

为了揭示国内海洋捕捞和海水养殖产量的相关关系,准确地跟踪并预测海洋捕捞和海水养殖产量的短期未来趋势,利用时序分析方法对1954—2006年国内海洋捕捞和海水养殖产量数据建立了多维自回归滑动平均(ARMAV)模型。该方法不仅避免了分别... 为了揭示国内海洋捕捞和海水养殖产量的相关关系,准确地跟踪并预测海洋捕捞和海水养殖产量的短期未来趋势,利用时序分析方法对1954—2006年国内海洋捕捞和海水养殖产量数据建立了多维自回归滑动平均(ARMAV)模型。该方法不仅避免了分别使用自回归滑动平均(ARMA)模型对两序列建模未考虑序列间关系的弊端,还通过数据的先期平稳化处理而使得算法的运用更具有针对性。图像与误差计算结果均表明,用本研究中给出的ARMAV(2,1,2)算法对两序列进行跟踪及预测具有效性。 展开更多

关键词 海洋捕捞产量 海水养殖产量 平稳性 多维自回归滑动平均(armav)模型

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基于SARIMA和SVR组合模型的转向架系统寿命评估 被引量：4

3

作者 师蔚 范乔 +2 位作者 杨洋 胡定玉 廖爱华 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第1期157-163,共7页

随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持... 随着地铁运营时间和里程的增加,地铁车辆逐渐接近其理论寿命,为确保车辆运行安全性,需对其重要子系统进行健康状态及剩余寿命评估。文中选取车辆转向架系统作为研究对象,提出了一种基于协方差优选法的季节性回归移动平均(SARIMA)和支持向量回归(SVR)的组合模型对转向架寿命进行评估。首先,将车辆转向架系统历史故障率转化为健康指数,然后基于协方差优选法将SARIMA和SVR进行赋权组合,根据转向架系统历史健康指数进行预测,最后建立历史和预测的健康指数与运行时间的数学模型,分析得到转向架系统的剩余寿命。以某地铁车辆转向架系统为例进行算例分析及验证,结果表明组合模型可更准确地预测其健康状态,为有关维修部门开展维修维护策略提供理论依据,估计得出其剩余寿命,为车辆寿命后期退役及延寿决策提供理论数据分析支撑。 展开更多

关键词 转向架系统 寿命预测 季节性回归移动平均和支持向量回归(SARIMA和SVR) 组合模型 协方差优选法

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多元自回归滑动平均模型辨识与电力系统自适应阻尼控制 被引量：14

4

作者 陆超 吴超 +2 位作者 王天 陈湘 于同伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第19期31-36,共6页

传统基于离线模型参数和典型运行方式设计的电力系统阻尼控制器存在适应性问题,提出一种基于辨识的自适应控制器设计方法,可解决一般自适应控制中快速性和准确性要求之间的矛盾。所用的多元自回归滑动平均模型(auto regressive moving a... 传统基于离线模型参数和典型运行方式设计的电力系统阻尼控制器存在适应性问题,提出一种基于辨识的自适应控制器设计方法,可解决一般自适应控制中快速性和准确性要求之间的矛盾。所用的多元自回归滑动平均模型(auto regressive moving averaging vector,ARMAV)辨识在电网正常运行过程中针对由负荷等随机扰动引起的类噪声信号进行;在综合考虑辨识误差、阻尼要求和稳定裕度基础上,提出阻尼控制零极点配置基本原则,并设计相应的遗传算法优化方法。为了充分检验上述辨识与控制系统的效果,基于广域测量平台对其进行软硬件实现,并在东北电网简化系统中进行实时数字仿真(real time digital simulation,RTDS)测试,实验结果说明了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 类噪声信号 自回归滑动平均模型辨识 零极点配置 遗传算法 自适应控制

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高超声速飞行器分解集成轨迹预测算法 被引量：25

5

作者 韩春耀 熊家军 +1 位作者 张凯 兰旭辉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期151-158,共8页

针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采... 针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采用相应的子轨迹预测模型,最后将各子轨迹预测模型预测结果的集成作为最终预测值。由于子序列与子轨迹预测模型具有更高的契合度,使得分解集成轨迹预测算法相对于使用单一模型的轨迹预测算法更具优势。仿真实验表明,分解集成轨迹预测算法显著提高了轨迹预测精度。 展开更多

关键词 轨迹预测 无动力滑翔高超声速飞行器 分解集成模型 最小二乘支持向量回归模型 自回归积分滑动平均模型

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基于ARMA误差修正和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测 被引量：18

6

作者 黄元生 邓佳佳 苑珍珍 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第14期26-32,共7页

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择。对于支持向量机中的核参数σ和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择。在对LS-SVM回归模型参数优... 利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择。对于支持向量机中的核参数σ和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择。在对LS-SVM回归模型参数优化的基础上,建立自回归滑动平均(ARMA)误差预测模型来修正负荷预测结果从而提高预测精度。选择某地区夏季96点负荷数据作为训练样本和测试样本进行分析,并且选择SVM模型进行对比。实验结果表明,同标准的SVM回归模型相比,APSO-ARMA-SVM负荷预测模型能明显改善预测精度,能够推广到电价预测等其他预测领域。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 自适应粒子群优化 自回归滑动平均 误差修正

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基于小波支持向量机特征分类的日径流组合预测——以宜昌三峡水库为例 被引量：12

7

作者 黄景光 吴巍 +2 位作者 程璐瑶 于楠 陈波 《中国农村水利水电》 北大核心 2018年第6期33-39,共7页

河流径流预测作为水库调度和发电的重要前提,其预测精度直接影响水利工程的综合效益。基于径流历史数据,针对其波动和随机性提出一种小波分析-支持向量机(SVM)特征分类组合预测模型。该模型首先利用小波分解提取原始径流序列的高低频能... 河流径流预测作为水库调度和发电的重要前提,其预测精度直接影响水利工程的综合效益。基于径流历史数据,针对其波动和随机性提出一种小波分析-支持向量机(SVM)特征分类组合预测模型。该模型首先利用小波分解提取原始径流序列的高低频能量谱作为SVM样本标记,并对原始序列进行特征分类,分为"平稳型"和"突变型"序列,对应不同类型序列的小波近似信号和细节信号分别采用自回归和滑动平均模型(ARMA)和BP神经网络模型进行预测,再重构各序列预测结果。最后采用平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、希尔不等式系数(TIC)作为模型评价指标。结果表明:在3个评价指标下,所提模型都优于ARMA和BP神经网络模型,并具有更好预测稳定性。 展开更多

关键词 径流预测 小波分解 支持向量机 自回归和滑动平均模型 神经网络 特征分类

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电力系统模型类噪声闭环辨识方法 被引量：6

8

作者 吴超 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期31-35,共5页

电力系统中多处负荷投切与变化等随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动。文中提出利用广域测量类噪声信号闭环辨识被控电力系统模型,及时准确地反映系统当前动态特性,有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及... 电力系统中多处负荷投切与变化等随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动。文中提出利用广域测量类噪声信号闭环辨识被控电力系统模型,及时准确地反映系统当前动态特性,有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及控制器设计时效性和可信度差等问题。在研究多元自回归滑动平均(ARMAV)模型实现系统闭环辨识可行性的基础上,采用ARMAV模型拟合多元类噪声信号,进而基于模型实现电网正常运行过程中的系统模型闭环辨识。最后,将该方法分别应用于两区四机系统和36节点系统,证明了其准确性。 展开更多

关键词 广域测量系统 类噪声信号 系统辨识 闭环辨识 多元自回归滑动平均模型

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基于时间序列模型的航班运行风险短期预测 被引量：6

9

作者 王岩韬 陈冠铭 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期33-38,共6页

针对国内航班运行风险预测技术匮乏的现状,采用移动平均自回归(ARMA)方法,构建航班日运行风险的单变量预测模型;采用向量自回归(VAR)方法,构建航班日运行风险的多变量预测模型;经稳定性检验后,对比2种方法的短期预测效果,发现使用ARMA... 针对国内航班运行风险预测技术匮乏的现状,采用移动平均自回归(ARMA)方法,构建航班日运行风险的单变量预测模型;采用向量自回归(VAR)方法,构建航班日运行风险的多变量预测模型;经稳定性检验后,对比2种方法的短期预测效果,发现使用ARMA的单变量预测模型,未来第3天预测精度达到80.76%,可用预测周期为1~3天;而VAR多变量预测模型计算出未来第1天预测精度可高达92%,第7天预测精度仍达到80.64%,适用预测周期为1~7天。结果表明:基于ARMA和VAR的时间序列模型可用于航班运行风险的短期预测,而VAR模型精度更好,更加符合实际需求。 展开更多

关键词 航班运行风险 短期预测 时间序列模型 向量自回归(VAR)模型 移动平均自回归(ARMA)模型

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基于支持向量机的磁流变液流变特性研究 被引量：1

10

作者 江晓玲 黄宜坚 《机床与液压》 北大核心 2010年第21期7-11,15,共6页

磁流变液的力学性能受到剪切速率、外加磁场等的综合影响。利用支持向量机的两维回归方法,对小样本数据进行拟合,获得结构风险小、泛化性能好的流变特性三维关系曲面。分别用幂律模型和Bingham模型,采用切片的方法分析磁场强度、剪切速... 磁流变液的力学性能受到剪切速率、外加磁场等的综合影响。利用支持向量机的两维回归方法,对小样本数据进行拟合,获得结构风险小、泛化性能好的流变特性三维关系曲面。分别用幂律模型和Bingham模型,采用切片的方法分析磁场强度、剪切速率与剪切应力三者之间的关系,根据实验数据的方差值,可知采用幂律模型的本构方程来描述该实验自行配置的磁流变液的流变特性更合理。利用被干扰的采样数据,建立零均值白噪声驱动下输出有色信号的测试系统的传递函数;根据自回归滑动平均模型的系数与对应微分方程的系数的转换关系,求解系统的无阻尼固有频率和阻尼比;分析磁场作用下测试系统的阻尼系数和弹性系数的变化,结果表明,磁场对磁流变液动态阻尼特性有显著的影响。 展开更多

关键词 磁流变液 流变特性 传递函数 支持向量机 自回归滑动平均模型

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基于ARIMA-SVM模型的微电网短期负荷组合预测研究 被引量：9

11

作者 王友春 文闪闪 +3 位作者 秦跃进 范黎 杨再鹤 郑丹 《陕西电力》 2014年第3期19-23,共5页

在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以... 在对比分析微电网负荷特性与传统电力负荷特性的基础上,针对微电网负荷不确定性和波动性强的特点,提出了一种基于预测误差指标的最优组合预测方法进行微电网短期负荷预测。方法中结合了自回归积分移动平均法和支持向量机模型的优点,以两种预测方法误差绝对值和最小为目标,分析确定预测方法在组合模型中的权重,进而得到组合预测中的最优权重组合。研究表明,与方差倒数法组合预测模型所得结果相比,该组合预测方法具有更高的预测精度,能满足实际要求。 展开更多

关键词 微电网 自回归积分移动平均模型 支持向量机 组合预测

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基于小波变换和ARMA-LSSVM的忙时话务量预测 被引量：2

12

作者 何玮珊 覃锡忠 +2 位作者 贾振红 常春 曹传玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4105-4108,4119,共5页

为提高受多种因素影响的话务量数据的预测精度和稳定性,提出一种考虑多因素影响的基于小波变换和自回归滑动平均(ARMA)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的话务量组合预测模型。对忙时话务量数据进行相关性分析,得出影响话务量的重要因子;利... 为提高受多种因素影响的话务量数据的预测精度和稳定性,提出一种考虑多因素影响的基于小波变换和自回归滑动平均(ARMA)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的话务量组合预测模型。对忙时话务量数据进行相关性分析,得出影响话务量的重要因子;利用小波变换对数据进行分解和重构,得到低频分量和高频分量;将低频分量输入ARMA模型进行预测,将高频分量和话务量重要影响因子输入粒子群算法优化的LSSVM模型进行预测,将两组预测结果合成。实验结果表明,该模型进一步提高了预测精度和稳定性。 展开更多

关键词 话务量 小波变换 自回归滑动平均模型 最小二乘支持向量机 组合预测

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