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Partition of GB-InSAR deformation map based on dynamic time warping and k-means 被引量:2
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作者 TIAN Weiming DU Lin +1 位作者 DENG Yunkai DONG Xichao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第4期907-915,共9页
Ground-based interferometric synthetic aperture radar(GB-InSAR)can take deformation measurement with a high accuracy.Partition of the GB-InSAR deformation map benefits analyzing the deformation state of the monitoring... Ground-based interferometric synthetic aperture radar(GB-InSAR)can take deformation measurement with a high accuracy.Partition of the GB-InSAR deformation map benefits analyzing the deformation state of the monitoring scene better.Existing partition methods rely on labelled datasets or single deformation feature,and they cannot be effectively utilized in GBInSAR applications.This paper proposes an improved partition method of the GB-InSAR deformation map based on dynamic time warping(DTW)and k-means.The DTW similarities between a reference point and all the measurement points are calculated based on their time-series deformations.Then the DTW similarity and cumulative deformation are taken as two partition features.With the k-means algorithm and the score based on multi evaluation indexes,a deformation map can be partitioned into an appropriate number of classes.Experimental datasets of West Copper Mine are processed to validate the effectiveness of the proposed method,whose measurement points are divided into seven classes with a score of 0.3151. 展开更多
关键词 ground-based interferometric synthetic aperture radar(GB-InSAR) deformation map partition dynamic time warping(dtw) K-MEANS
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Grey incidence clustering method based on multidimensional dynamic time warping distance 被引量:1
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作者 Jin Dai Yi Yan Yuhong He 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第5期946-954,共9页
The traditional grey incidence degree is mainly based on the distance analysis methods, which is measured by the displacement difference between corresponding points between sequences. When some data of sequences are ... The traditional grey incidence degree is mainly based on the distance analysis methods, which is measured by the displacement difference between corresponding points between sequences. When some data of sequences are missing (inconsistency in the length of the sequences), the only way is to delete the longer sequences or to fill the shorter sequences. Therefore, some uncertainty is introduced. To solve this problem, by introducing three-dimensional grey incidence degree (3D-GID), a novel GID based on the multidimensional dynamic time warping distance (MDDTW distance-GID) is proposed. On the basis of it, the corresponding grey incidence clustering (MDDTW distance-GIC) method is constructed. It not only has the simpler computation process, but also can be applied to the incidence comparison between uncertain multidimensional sequences directly. The experiment shows that MDDTW distance-GIC is more accurate when dealing with the uncertain sequences. Compared with the traditional GIC method, the precision of the MDDTW distance-GIC method has increased nearly 30%. 展开更多
关键词 grey incidence analysis (GIA) dynamic time warping (dtw) distance grey incidence clustering
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DTWAWKNN驱动的蓝牙/WiFi指纹定位方法
3
作者 杨明 纪冬华 《导航定位学报》 北大核心 2025年第3期189-197,共9页
针对蓝牙/无线保真(WiFi)指纹定位效果差、算法复杂度高等问题,提出一种动态时间规整辅助加权K近邻(DTWAWKNN)驱动的蓝牙/WiFi指纹定位方法:离线阶段,通过动态时间规整(DTW)算法计算不等维度的蓝牙、WiFi和蓝牙/WiFi混合指纹之间的相似... 针对蓝牙/无线保真(WiFi)指纹定位效果差、算法复杂度高等问题,提出一种动态时间规整辅助加权K近邻(DTWAWKNN)驱动的蓝牙/WiFi指纹定位方法:离线阶段,通过动态时间规整(DTW)算法计算不等维度的蓝牙、WiFi和蓝牙/WiFi混合指纹之间的相似度,并基于加权K近邻(WKNN)实现匹配定位,然后以蓝牙、WiFi及蓝牙/WiFi混合指纹库与蓝牙、WiFi及蓝牙/WiFi混合指纹的匹配结果为定位特征,构建基于多类型指纹匹配定位结果的离线定位指纹库;在线阶段,基于DTWAWKNN实现蓝牙、WiFi和蓝牙/WiFi混合指纹之间的匹配定位,获取基于多类型指纹匹配定位结果的在线定位指纹,再基于WKNN算法实现离线定位指纹库和在线定位指纹的匹配定位。实验结果表明,提出方法的定位效果远优于WKNN、随机森林(RF)和支持向量机(SVM),定位精度可至少提高67.74%,定位稳定性最少提高54.51%,算法复杂度至少降低77.9%。 展开更多
关键词 蓝牙 无线保真(WiFi) 指纹定位 动态时间规整(dtw) 加权K近邻(WKNN)
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一种基于DTW-DP-GMM的工业机器人轨迹学习策略 被引量:2
4
作者 肖洒 陈旭阳 +1 位作者 叶锦华 吴海彬 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS 北大核心 2025年第1期68-80,共13页
针对机器人示教编程过程中使用高斯混合模型(GMM)规划运动轨迹时存在的高斯分布个数难以选择、复现轨迹精度较低等问题,提出了一种复合的机器人运动轨迹学习策略.该策略包含动态时间规整(DTW)算法、高斯混合模型与道格拉斯-普克(DP)算法... 针对机器人示教编程过程中使用高斯混合模型(GMM)规划运动轨迹时存在的高斯分布个数难以选择、复现轨迹精度较低等问题,提出了一种复合的机器人运动轨迹学习策略.该策略包含动态时间规整(DTW)算法、高斯混合模型与道格拉斯-普克(DP)算法.首先,针对示教过程中采集的多条轨迹在时间长度上存在差异的问题,采用DTW算法来统一示教轨迹在时域上的变化.其次,使用GMM算法对示教轨迹的特征进行提取,并利用高斯混合回归(GMR)算法将其重构为复现轨迹.在这个过程中采用DP算法来预估GMM算法的关键参数高斯分布的数量,与传统方法相比,能够简单直观地得到相对准确的参数值.利用DP算法对复现轨迹的数据点进行稀疏化并优化,不仅确保了机器人最终运动轨迹的精度,而且大幅减少了最终轨迹数据点的数量.最后,进行了不同形状的模拟焊接轨迹学习规划实验.结果表明:经由DTW对齐后的示教轨迹具有更加明显的运动特征,经过GMM-GMR学习输出的复现轨迹具有良好的表征结果;在使用GMM-GMR算法学习示教轨迹的过程中,采用DP算法可以有效预估高斯分布个数;经过DP算法稀疏化并优化的最终轨迹的平均位置误差均在0.500 mm以内,其最大误差可以控制在0.800 mm以内,可以满足焊接轨迹规划的精度要求,验证了该策略的有效性和优越性. 展开更多
关键词 工业机器人 示教编程 高斯混合模型 道格拉斯-普克算法 动态时间规整 轨迹复现
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基于虚拟过渡电阻与DTW距离的有源配电网高阻故障区段定位方法
5
作者 李海勇 郑新铖 +2 位作者 郑茂然 田君杨 黄鹏飞 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期139-148,共10页
针对有源配电网高阻接地故障检测难题,提出一种基于虚拟过渡电阻与动态时间弯曲距离的故障区段定位方法。首先分析高阻接地故障特征,正常运行时非故障线路三相虚拟过渡电阻均为无穷大,发生接地故障时故障区段的故障相虚拟过渡电阻减小... 针对有源配电网高阻接地故障检测难题,提出一种基于虚拟过渡电阻与动态时间弯曲距离的故障区段定位方法。首先分析高阻接地故障特征,正常运行时非故障线路三相虚拟过渡电阻均为无穷大,发生接地故障时故障区段的故障相虚拟过渡电阻减小为真实过渡电阻,而其他两相仍为无穷大,利用变异系数表征三相虚拟过渡电阻间的差异大小并构建了高阻接地故障区段定位判据;其次,针对低阻接地故障时三相线路耦合导致误判的情况,利用动态时间弯曲距离构造低阻接地故障辅助判据;最后,利用PSCAD搭建有源配电网仿真模型,仿真结果表明所提方法不受系统运行方式、分布式电源接入容量的影响,在系统中性点不接地、经消弧线圈接地、经小电阻接地及高渗透率分布式电源接入时均能正确识别故障区段,耐过渡电阻能力达5 kΩ。 展开更多
关键词 有源配电网 高阻故障 故障区段定位 虚拟过渡电阻 动态时间弯曲距离
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基于DTW-SACP-LSTM模型的个股新闻信息挖掘及价格预测
6
作者 王子平 金百锁 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期371-381,共11页
针对股票市场变化快、关系复杂的情况,提出一种结合个股新闻的股票价格预测方法。首先通过动态时间规整算法找到与目标个股序列相似度最高的基准序列,然后通过平滑突变点模型提取新闻影响的长度和时间,转化为时间序列数据,通过统计模型... 针对股票市场变化快、关系复杂的情况,提出一种结合个股新闻的股票价格预测方法。首先通过动态时间规整算法找到与目标个股序列相似度最高的基准序列,然后通过平滑突变点模型提取新闻影响的长度和时间,转化为时间序列数据,通过统计模型将股票之间的关系引入到时间序列预测,考察新闻影响力与股票历史价格数据之间的关系,同时利用长短期记忆网络将新闻影响与个股数据结合起来进行价格预测。结果表明,新闻在科技类行业领域的股票板块影响力最为明显;相比于已有的股票预测方法,融合模型的预测性能有所提升,并且随时间增长预测精度下降幅度较小。融合模型可以更精确地描述股票价格的变化,在模拟投资策略的条件下取得了14.50%的平均收益。 展开更多
关键词 金融新闻 股票预测 动态时间规整(dtw) 平滑突变点(SACP) 长短期记忆网络(LSTM)
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基于改进DTW算法的轨道几何动态检测数据里程偏差校准方法研究 被引量:3
7
作者 陶凯 尹辉 +2 位作者 张洋 田新宇 黄华 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期35-44,共10页
高速铁路轨道几何动态检测数据的绝对里程偏差校准是准确评估轨道几何状态与深入研究轨道几何状态演变规律的基础。针对当前检测数据绝对里程偏差校准精度不足的问题,提出1种线路曲线台账辅助的检测数据绝对里程精细校准方法,通过2种动... 高速铁路轨道几何动态检测数据的绝对里程偏差校准是准确评估轨道几何状态与深入研究轨道几何状态演变规律的基础。针对当前检测数据绝对里程偏差校准精度不足的问题,提出1种线路曲线台账辅助的检测数据绝对里程精细校准方法,通过2种动态时间规整(DTW)变体算法实现检测数据里程的精确校准。首先,使用导数动态时间规整(D-DTW)算法进行检测数据与线路曲线台账数据的粗匹配,实现检测数据的自动分段;然后,采用图形动态时间规整(Shape-DTW)算法实现分段后检测数据中超高通道数据和线路曲线台账数据中的曲线特征点的精准对齐;最后,将线路曲线台账中曲线特征点的准确里程一一对应赋值给检测数据中超高通道数据的曲线特征点,实现对轨道几何动态检测数据绝对里程偏差的精细校准。通过在我国某高速铁路轨道几何动态检测数据集上进行的测试,结果表明:该方法提取的曲线长度误差最大不超过0.8%,校准后同一线路行别区段的多次检测数据在左高低通道数据相关性指标均优于校准前,因而该校准方法是有效性的。 展开更多
关键词 高速铁路 轨道几何 绝对里程偏差校准 里程偏差 曲线特征点 动态时间规整
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基于多尺度LDTW和TCN的空间负荷预测方法 被引量:1
8
作者 马越 温蜜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期106-113,共8页
空间负荷预测为合理建设和使用变电站、馈线等提供了重要的指导,成为配电网规划中不可或缺的一部分。配电网规划的精细化产生了大量高分辨率的负荷数据,社会的快速发展使得地块的用电特征日趋复杂。当前的空间负荷预测没有充分考虑负荷... 空间负荷预测为合理建设和使用变电站、馈线等提供了重要的指导,成为配电网规划中不可或缺的一部分。配电网规划的精细化产生了大量高分辨率的负荷数据,社会的快速发展使得地块的用电特征日趋复杂。当前的空间负荷预测没有充分考虑负荷数据之间的时间特性,且在预测过程中也未考虑到不同类型地块间可能存在的负荷峰值出现时间不一致问题。为此,提出一种空间负荷预测方法,通过基于多尺度限制对齐路径长度(LDTW)的谱聚类分析用户的负荷曲线在形状上的相似性,并提取不同地块的典型用电行为,以进一步分类确定同类型地块对应的同时率。多尺度LDTW通过限制序列之间匹配步长的上限来抑制病态匹配的产生,提高曲线相似性的综合评估能力。根据聚类结果筛选适合待预测区域的训练样本并构建基于时间卷积网络(TCN)的回归预测模型,将预测结果基于地块各自的同时率进行聚合,实现空间负荷预测。实验结果表明:该方法加强了对负荷曲线形状的分析和对不同类型地块同时率的区分,在聚类方面,DBI指数达到0.57,VI指数达到0.31;在预测方面,相对误差达到1.93%,决定系数达到0.941,相比其他典型方法均取得了较大改善。 展开更多
关键词 空间负荷预测 动态时间规整 谱聚类 同时率 时间卷积网络
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特征融合下田径录像3D人体动作DTW捕捉算法 被引量:1
9
作者 谭巨全 王然 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期71-78,共8页
由于不同运动员的动作风格和速度不同,导致田径录像中记录的不同运动员的人体动作序列在时间长度上存在差异,从而产生不同长度序列之间的不对齐问题。为此,提出特征融合下田径录像三维(3D)人体动作动态时间规整(DTW)捕捉算法。将田径录... 由于不同运动员的动作风格和速度不同,导致田径录像中记录的不同运动员的人体动作序列在时间长度上存在差异,从而产生不同长度序列之间的不对齐问题。为此,提出特征融合下田径录像三维(3D)人体动作动态时间规整(DTW)捕捉算法。将田径录像中提取的人体动作数据转换为3D坐标序列,表示人体各部位的位置和动作,获取人体动作的深度图序列,利用梯度局部各向异性系数(GLAC)和稀疏时间梯度自相关(STACOG)分析深度图局部区域的梯度特性以及时间自相关性。利用Canny算子提取每帧深度图的边缘轮廓,结合小波变换和k-means聚类分析人体轮廓的动态变化特征。通过Kinect设备获取人体骨骼点的3D坐标信息,采用主成分分析(PCA)方法将3D空间坐标、关节角度等多个特征融合到一个特征空间中,通过补帧和删帧操作进行预处理,选择最重要的主成分构建新的低维特征空间。利用DTW计算视频序列的相似性,从而捕捉田径录像中不同长度序列的3D人体动作。实验结果表明,该算法捕捉田径录像3D人体动作的准确程度高达99.07%,面对复杂程度较高的动作时,该算法捕捉到的人体动作与实际动作的相似度始终保持在97%以上。此外,所提算法提取到的人体动作轮廓特征线条流畅、连续,且与实际动作高度一致。 展开更多
关键词 特征融合 田径录像 3D人体动作 动态时间规整算法 动作捕捉
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基于动态时间规整算法的页岩油裂缝预测方法研究及应用
10
作者 王静 束青林 +3 位作者 杜玉山 张强 张玉亮 朱惠永 《特种油气藏》 北大核心 2025年第1期61-70,共10页
济阳坳陷陆相断陷湖盆页岩油油气资源丰富,勘探开发潜力巨大,裂缝发育,在钻井过程井涌井漏频发,严重影响了钻井效率,亟须提高裂缝预测的准确率。为此,利用动态时间规整算法计算整数时移,校正叠前道集中的残余各向异性时差,提高地震资料... 济阳坳陷陆相断陷湖盆页岩油油气资源丰富,勘探开发潜力巨大,裂缝发育,在钻井过程井涌井漏频发,严重影响了钻井效率,亟须提高裂缝预测的准确率。为此,利用动态时间规整算法计算整数时移,校正叠前道集中的残余各向异性时差,提高地震资料的分辨率,并基于地震纵波在各向异性介质中传播引起的时差,确定方位各向异性和相对强度,最终确定裂缝的发育方向和发育密度。该方法不依赖椭圆拟合,直接将各向异性时差看作整数时移的数据匹配问题,相比商业软件中的叠前各向异性反演模块,有效解决了裂缝预测多解性的问题。预测结果在与实钻井的成像测井解释结果以及钻井过程中的钻速异常和涌漏位置对比分析中,预测准确率达到85%,证明该方法预测裂缝的可靠性高。该预测方法可以为页岩油的高效开发提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 页岩油 裂缝预测 动态时间规整算法 各向异性方向 各向异性强度 牛庄洼陷
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实时说话人辨识系统中改进的DTW算法 被引量:20
11
作者 李邵梅 刘力雄 陈鸿昶 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期218-219,共2页
识别正确率和抗噪性能是语音识别的研究重点,而识别响应速度也是决定系统实用化的关键。文章改进了传统的动态时间弯折算法结构,将其应用于实时说话人辨识系统中,极大地提高了系统运行速度,随着待识别语音数目的增多,该算法优势更加明... 识别正确率和抗噪性能是语音识别的研究重点,而识别响应速度也是决定系统实用化的关键。文章改进了传统的动态时间弯折算法结构,将其应用于实时说话人辨识系统中,极大地提高了系统运行速度,随着待识别语音数目的增多,该算法优势更加明显。实验表明,在不影响系统识别率的情况下,该方法使系统的运行速度平均提高了1.5倍。 展开更多
关键词 说话人辨识 美尔倒谱系数 动态时间弯折
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基于DTW算法与稳态电流波形的非侵入式负荷辨识方法 被引量:53
12
作者 祁兵 董超 +1 位作者 武昕 崔高颖 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期70-76,共7页
非侵入家用负荷识别技术可以指导家庭用户合理安排用电,提高用能效率,同时也为电力部门提供家庭用电的数据支持,有利于了解负荷用电规律及趋势,完善电力规划。由于家庭用户用电负荷的稳态特征值存在相似和无规律的问题,现有的方法多采... 非侵入家用负荷识别技术可以指导家庭用户合理安排用电,提高用能效率,同时也为电力部门提供家庭用电的数据支持,有利于了解负荷用电规律及趋势,完善电力规划。由于家庭用户用电负荷的稳态特征值存在相似和无规律的问题,现有的方法多采用高级算法对所有的用电负荷组合进行训练。针对现有采用负荷稳态特征值方法进行识别所存在的不足,考虑到家用负荷稳态波形具有独特性和叠加性,提出了一种利用动态时间弯曲(DTW)算法计算与模版库波形的距离来识别家用负荷的辨识方法。首先,建立负荷稳态波形模版库;然后,在电压满足一定条件的情况下,测量家庭用户电流的稳态波形;最后,利用DTW算法计算出最小距离进行识别。 展开更多
关键词 非侵入式负荷辨识 负荷电流稳态波形 动态时间弯曲算法 电流稳态波形库
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场地类别引导的可解释性地表反应谱预测模型
13
作者 钟兆诚 孙锐 +4 位作者 郑桐 陈卓识 齐文浩 王宇 龙潇 《地震工程与工程振动》 北大核心 2025年第3期127-139,共13页
反应谱是抗震设计的重要依据,传统数值方法的本构模型不能满足复杂场地和具有强不确定性土体动力过程的模拟,导致计算结果与实测反应谱之间差距较大。以一维场地反应分析为背景,从日本KiK-net强震台网搜集了2428组来自水平场地台站的基... 反应谱是抗震设计的重要依据,传统数值方法的本构模型不能满足复杂场地和具有强不确定性土体动力过程的模拟,导致计算结果与实测反应谱之间差距较大。以一维场地反应分析为背景,从日本KiK-net强震台网搜集了2428组来自水平场地台站的基岩和地表地震动记录,将土层信息和基岩输入作为主要特征,使用场地类别引导的分层抽样训练策略,建立了BO-XGBoost-SS地表加速度反应谱预测模型。结果表明,构建的模型具有良好的预测性能,对地表加速度反应谱的决定系数R^(2)评价指标为0.87,各周期点的R^(2)均大于0.8,应用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的距离分析单条反应谱的预测匹配性,模型在各类场地表现稳定,克服了数值方法高频低估和长周期异常放大的不足。使用最新地震动记录作为外部数据集,进一步验证了模型的泛化能力。通过(shapley additive explanations,SHAP)解释分析特征对模型预测的贡献,揭示了影响反应谱预测的关键特征,各特征影响规律和现有研究成果一致。研究结果为场地反应预测模型的开发提供训练策略和评估指导,为机器学习在地震区划和工程结构抗震设计中的应用提供了新思路。 展开更多
关键词 地表加速度反应谱 场地类别 机器学习 动态时间规整 可解释性
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用窗口法在小存储器中实现DTW算法 被引量:8
14
作者 付中华 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期540-543,共4页
动态时间规整 DTW算法是一种运用动态规划原理计算时间矢量相似度的方法 ,在语音识别等领域有着广泛的应用。窗口法是针对 DTW算法的特点 ,采用了动态高效的空间管理办法 ,解决了通常的 DTW算法需要存储一个较大的矩阵 ,因而在存储空间... 动态时间规整 DTW算法是一种运用动态规划原理计算时间矢量相似度的方法 ,在语音识别等领域有着广泛的应用。窗口法是针对 DTW算法的特点 ,采用了动态高效的空间管理办法 ,解决了通常的 DTW算法需要存储一个较大的矩阵 ,因而在存储空间有限的硬件系统中难以实现的问题 ,窗口法已经在实际系统中得到了应用。 展开更多
关键词 小存储器 dtw算法 窗口法 存储空间 动态时间规整 语音识别
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基于层位和动态时间调整的精细快慢横波时差求取
15
作者 张铁强 孙鹏远 +3 位作者 钱忠平 岳媛媛 聂红梅 张文波 《石油物探》 北大核心 2025年第2期264-270,共7页
横波在含裂缝等的各向异性介质中传播时,会分裂为快横波和慢横波,快慢横波的时差与裂缝密度成正比。目前计算快慢横波时差的方法有人工拾取层位方法和互相关方法,由于受地震数据信噪比的影响,单一的方法不能有效计算精细的快慢横波时差... 横波在含裂缝等的各向异性介质中传播时,会分裂为快横波和慢横波,快慢横波的时差与裂缝密度成正比。目前计算快慢横波时差的方法有人工拾取层位方法和互相关方法,由于受地震数据信噪比的影响,单一的方法不能有效计算精细的快慢横波时差。为此,提出了基于层位和动态时间调整的精细快慢横波时差求取方法。首先对大套地层进行人工拾取层位,利用层位信息进行时差求取,得到大尺度时差;然后利用动态时间调整算法对层间的小层求取剩余时差,得到小尺度时差;再结合大尺度时差和小尺度时差,得到最终的时差和时差校正后的慢横波数据。将基于层位和动态时间调整的精细快慢横波时差求取方法应用于实际横波数据的时差求取,计算结果证明了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 快横波 慢横波 时差 时间匹配 层位 动态时间调整
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一种结合形状序列和DTW的动作识别方法 被引量:3
16
作者 汪力 叶桦 夏良正 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第5期615-620,共6页
提出了一种单幅图像上轮廓信息的获取方法,在一段时间内发生的动作可以通过采样获得多幅图像来表示该动作特征。这些图像可以看成是轮廓形状变化序列,通过比较不同动作的轮廓形状序列,使得动作能够较容易地识别出来。实验证明,轮廓信息... 提出了一种单幅图像上轮廓信息的获取方法,在一段时间内发生的动作可以通过采样获得多幅图像来表示该动作特征。这些图像可以看成是轮廓形状变化序列,通过比较不同动作的轮廓形状序列,使得动作能够较容易地识别出来。实验证明,轮廓信息能够较好地反映对象的形状,采用形状序列和DTW相结合的方法能够提高动作识别的准确性。 展开更多
关键词 动作识别 动态时间规整 形状序列
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机理数据混合驱动的多相环形无刷励磁系统旋转整流器故障诊断
17
作者 蔡宇昂 郝亮亮 +2 位作者 周艳真 段贤稳 王光 《电工技术学报》 北大核心 2025年第8期2643-2655,共13页
旋转整流器故障诊断对多相环形无刷励磁系统的安全运行具有重要意义。而旋转整流器故障种类繁多且故障特征微弱,机理驱动的诊断方案具有较好的可解释性,但难以实现全故障的准确诊断;数据驱动的诊断方案快速准确,但面向应用时训练和调试... 旋转整流器故障诊断对多相环形无刷励磁系统的安全运行具有重要意义。而旋转整流器故障种类繁多且故障特征微弱,机理驱动的诊断方案具有较好的可解释性,但难以实现全故障的准确诊断;数据驱动的诊断方案快速准确,但面向应用时训练和调试难度大。因此,提出一种机理与数据混合驱动的旋转整流器故障诊断方案:首先根据故障机理推导故障后励磁电流的频域特征,利用有限元仿真确定机理诊断模型的阈值;然后引入快速动态时间规整(Fast-DTW)算法计算励磁电流时域波形相似度,结合k近邻(kNN)算法分类器得到数据驱动模型;最后利用集成学习的思想,融合机理与数据诊断方案。实验结果表明,混合驱动的诊断方案能够在降低训练难度的情况下,实现旋转整流器故障的准确诊断。 展开更多
关键词 旋转整流器故障 机理驱动 数据驱动 快速动态时间规整(Fast-dtw) 集成学习
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基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法 被引量:31
18
作者 刘苏 黄纯 +2 位作者 侯帅帅 黄世付 李建奇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第18期71-77,共7页
针对低压配电台区拓扑结构中户变关系缺失或异常的问题,提出了一种基于导数动态时间弯曲(DDTW)算法与基于密度的有噪空间聚类应用(DBSCAN)算法的户变关系识别方法。首先,采用DDTW算法对台区配电变压器(以下简称台变)低压侧电压和用户电... 针对低压配电台区拓扑结构中户变关系缺失或异常的问题,提出了一种基于导数动态时间弯曲(DDTW)算法与基于密度的有噪空间聚类应用(DBSCAN)算法的户变关系识别方法。首先,采用DDTW算法对台区配电变压器(以下简称台变)低压侧电压和用户电压的时间序列进行相似性分析。然后,根据DDTW距离对台变和用户进行聚类得到户变关系的概率性结果,减小聚类算法参数对聚类结果的影响。该方法能够对时间间隔不同、不等长的电压时间序列进行分析,对电压数据缺失或异常不敏感,且不需要人为设定阈值,户变关系识别准确性高。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 配电网 低压拓扑 户变关系 导数动态时间弯曲(Ddtw)距离 基于密度的有噪空间聚类应用(DBSCAN)算法
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基于时间序列DTW差异的IGBT模块缺陷辨识方法 被引量:2
19
作者 周生奇 周雒维 孙鹏菊 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期89-95,共7页
绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块是电力电子装置中关键可靠性敏感元件之一,辨识IGBT模块缺陷,是避免突发故障,增强电力电子装置可靠运行的重要举措之一。为此,笔者提出一种基于时间序列动态时间弯曲(DTW)差异的IGBT模块早期缺陷的诊断方... 绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块是电力电子装置中关键可靠性敏感元件之一,辨识IGBT模块缺陷,是避免突发故障,增强电力电子装置可靠运行的重要举措之一。为此,笔者提出一种基于时间序列动态时间弯曲(DTW)差异的IGBT模块早期缺陷的诊断方法。该方法利用缺陷对IGBT模块门极寄生参数的影响,通过分析缺陷前后,门极电压信号序列DTW的差异,判断IGBT模块内部是否存在缺陷。实验研究结果验证了其诊断结论的正确性和实用性。 展开更多
关键词 缺陷 绝缘栅双极型晶体管 动态时间弯曲 时间序列
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基于改进DTW_AGNES的网约车需求量时间序列聚类研究 被引量:10
20
作者 黎新华 李俊辉 黎景壮 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期13-19,共7页
对网约车需求量时间序列进行聚类分析,识别不同日期需求量变化规律的相似性和差异性,以合理制定运营调度计划,为乘客提供更高水平运输服务。针对现有的欧氏距离凝聚层次聚类(Euc_AGNES)不能识别时间序列偏移、伸缩等问题和针对动态时间... 对网约车需求量时间序列进行聚类分析,识别不同日期需求量变化规律的相似性和差异性,以合理制定运营调度计划,为乘客提供更高水平运输服务。针对现有的欧氏距离凝聚层次聚类(Euc_AGNES)不能识别时间序列偏移、伸缩等问题和针对动态时间弯曲(DTW)距离计算时间开销大的问题,提出一种改进DTW_AGNES聚类方法,通过调整匹配路径约束范围来优化DTW的动态规划搜索范围,并使用改进后的DTW作为凝聚层次聚类(AGNES)的相似性度量方法。实验结果表明:普通DTW_AGNES聚类和改进DTW_AGNES聚类均比Euc_AGNES聚类更能识别网约车需求量时间序列变化规律,为网约车运营商制定编排调度计划提供可靠依据,且改进后的DTW_AGNES聚类运行效率比普通DTW_AGNES聚类提高了62.4%,节省了计算时间和计算资源,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 交通运输工程 凝聚层次聚类 动态时间弯曲 时间序列 dtw_AGNES算法 网约车
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