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基于互信息法和改进模糊聚类的温度测点优化 被引量:22
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作者 李艳 李英浩 +1 位作者 高峰 孟振华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2466-2472,共7页
基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测... 基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。 展开更多
关键词 互信息法 改进模糊聚类 热关键点优化 热误差模型
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基于互信息与神经网络的天山西部山区融雪径流中长期水文预报 被引量:13
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作者 周育琳 穆振侠 +3 位作者 彭亮 高瑞 尹梓渊 汤瑞 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2018年第8期17-21,共5页
为提高天山西部山区融雪径流的预报精度,更好地指导所在区域的工农业生产发展,针对影响预报精度的关键问题(预报因子的选择),基于互信息法、相关系数法、主成分分析法对研究区的预报因子进行优选,采用RBF神经网络以及组合小波BP神经网... 为提高天山西部山区融雪径流的预报精度,更好地指导所在区域的工农业生产发展,针对影响预报精度的关键问题(预报因子的选择),基于互信息法、相关系数法、主成分分析法对研究区的预报因子进行优选,采用RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型进行径流预报研究,并进行不同方案的比较。结果表明:(1)互信息法优选出的预报因子作为模型输入可以提高预报精度;(2)采用不同优选预报因子作为RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型的输入变量,结果表明RBF神经网络模型的预测精度要好于组合小波BP神经网络模型;(3)以相对误差作为评价模型精确度的标准,预测效果最好的是基于互信息方法挑选出的预报因子作为RBF神经模型输入数据的模型预测结果。 展开更多
关键词 水文中长期预报 互信息法 相关系数 主成分 神经网络
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基于SWLSTM算法的超短期风向预测 被引量:44
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作者 唐振浩 赵赓楠 +1 位作者 曹生现 赵波 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期4459-4467,共9页
风向预测是提高风能转化率、保障偏航系统运行安全的基础。为了建立高精度风向预测算法,提出一种基于自校正小波长短时记忆网络(self-tuning wavelet long-short term memory neural network,SWLSTM)算法。首先,利用互信息法选取时间序... 风向预测是提高风能转化率、保障偏航系统运行安全的基础。为了建立高精度风向预测算法,提出一种基于自校正小波长短时记忆网络(self-tuning wavelet long-short term memory neural network,SWLSTM)算法。首先,利用互信息法选取时间序列特征的长度;然后,经过小波分解进一步提取风向序列的时域信息和频域信息;在此基础上,选择长短时记忆递归神经网络(long-short term memory neural network,LSTM)进行建模;最后,设计误差自校正策略,进一步提升预测精度。为了验证该文算法的适应性与预测精度,选择风电场实际风向数据分别进行实验。实验结果表明,SWLSTM算法优于常见数据建模方法,风向预测误差小于1.73%,满足风电场的生产要求。 展开更多
关键词 风向预测 互信息法 小波分解 长短时记忆递归神经网络 误差自校正
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基于自由变形法的多模态医学图像的配准与融合 被引量:6
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作者 何元烈 陈萍 +3 位作者 田联房 王立非 叶广春 毛宗源 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期672-677,共6页
本研究提出了一种自动识别颈部PET-CT图像特征点的算法,它应用自由变形(FFD)方法以CT图像的特征点为参考使PET图像产生变形,再结合最大互信息法对颈部PET与CT图像进行非刚体配准,最后用改进的小波图像融合法把两者进行融合得出视觉效果... 本研究提出了一种自动识别颈部PET-CT图像特征点的算法,它应用自由变形(FFD)方法以CT图像的特征点为参考使PET图像产生变形,再结合最大互信息法对颈部PET与CT图像进行非刚体配准,最后用改进的小波图像融合法把两者进行融合得出视觉效果比较理想的融合图像。经实际计算得出的变形PET图像与对应CT图像的互信息量大于原始PET图像,并且最后用改进的小波图像融合法得出的融合图像的信息量比一般小波融合大,由此证明本研究所用方法是有效的。 展开更多
关键词 自由变形 非刚体配准 小波融合 最大互信息法 医学图像
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基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测 被引量:12
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作者 岳兆新 艾萍 +3 位作者 熊传圣 宋艳红 洪敏 于家瑞 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2021年第4期7-14,共8页
为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数... 为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数之间的相关性,获得径流过程变化的关键因子集,形成预测模型输入;最后,结合K折交叉验证与改进粒子群算法优化极限学习机(ELM)参数,构建IPSO-ELM模型,用于中长期径流预测。以雅砻江流域为例,将所建模型与BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、ELM和PSO-ELM等预测模型进行对比分析。结果表明:所提模型的E_(mape)、E_(rmse)、E_(dc)、E_(qr)和E_(re)等性能评价指标明显优于上述4种模型;5种预测模型在D1数据集上的预测效果整体上胜于D2。 展开更多
关键词 中长期径流预测 径流综合指数 互信息法 粒子群 极限学习机 预测模型
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基于改进光流法的锅炉火焰动态特征提取与分析 被引量:6
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作者 杨国田 何雨晨 +1 位作者 李鑫 李新利 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第3期104-111,共8页
锅炉燃烧过程具有连续性与随机性,火焰静态特征仅能表征燃烧过程的部分信息,无法反映燃烧随时间变化的动态过程,不利于长期监测炉内燃烧状态。针对这一问题,提出了一种基于金字塔分层改进的Lucas-Kanade光流法,提取炉内火焰动态特征,用... 锅炉燃烧过程具有连续性与随机性,火焰静态特征仅能表征燃烧过程的部分信息,无法反映燃烧随时间变化的动态过程,不利于长期监测炉内燃烧状态。针对这一问题,提出了一种基于金字塔分层改进的Lucas-Kanade光流法,提取炉内火焰动态特征,用于描述炉内燃烧过程的变化。为了验证火焰动态特征监测炉内燃烧状态的灵敏性和有效性,采用互信息法建立动态特征与锅炉负荷、NO_(x)排放量间的相关性模型。结果表明,所提动态特征能准确跟随火焰的运动轨迹,反映当前运行工况、燃烧状态的变化。采用改进后光流法提取的火焰动态特征与锅炉负荷、NO_(x)排放量间具有显著相关性,能够为锅炉燃烧状态实时监测提供一个更有效的特征。 展开更多
关键词 光流 互信息法 火焰动态特征 锅炉燃烧状态监测
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泵站动态规划优化模型的全局敏感性分析方法及应用 被引量:7
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作者 李传奇 崔佳伟 +1 位作者 马梦蝶 杨幸子 《水电能源科学》 北大核心 2019年第5期159-163,共5页
为深入探究泵站实际运行特征,识别敏感参数,为泵站运行提供技术支撑,以龙门泵站为例,基于拉丁超立方抽样技术对各个参数进行抽样,基于方差的Sobol指数法、互信息法分别分析了泵站优化调度模型的全局敏感性分析。结果表明,瞬时流量为对... 为深入探究泵站实际运行特征,识别敏感参数,为泵站运行提供技术支撑,以龙门泵站为例,基于拉丁超立方抽样技术对各个参数进行抽样,基于方差的Sobol指数法、互信息法分别分析了泵站优化调度模型的全局敏感性分析。结果表明,瞬时流量为对泵站优化模型最敏感的参数,即瞬时流量对泵站最小能耗影响最大;瞬时流量与其他参数存在较强的交互效应,在构建相关优化模型及对模型进行率定过程中需优先考虑;Sobol法和互信息法均适用于多变量非单调非线性模型,且对参数的概率分布无特殊要求,能够准确定量地识别参数的敏感性。研究成果可为泵站优化模型精确建模及高效率定提供指导。 展开更多
关键词 泵站优化调度模型 全局敏感性 Sobol 互信息法 拉丁超立方抽样
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基于源信号之间统计独立性的 ICA方法的等价性研究 被引量:1
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作者 张旭秀 邱天爽 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期21-25,共5页
引入了基本ICA问题的发生模型;通过对基于源信号之间统计独立性的三种基本ICA方法(极大似然法、最大信息法和最小互信息法)的推导结果的对比,得出了这三种算法是完全等价的结论;并通过仿真实验,验证了这些算法的有效性。
关键词 独立分量分析 源信号 极大似然 最大信息 最小互信息法
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多特征值分解的稀疏混沌信号盲源分离算法研究 被引量:2
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作者 周双红 王玲玲 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期843-847,共5页
针对受到噪声干扰的激光混沌源信号高精度重构的问题,本文提出了一种基于相位空间重构混沌流信号的盲源分离算法。该算法首先对分离信号的相位空间进行时间延迟重构,然后将分离矩阵作为待优化参数,通过在相空间中构建目标函数,将盲源分... 针对受到噪声干扰的激光混沌源信号高精度重构的问题,本文提出了一种基于相位空间重构混沌流信号的盲源分离算法。该算法首先对分离信号的相位空间进行时间延迟重构,然后将分离矩阵作为待优化参数,通过在相空间中构建目标函数,将盲源分离问题转换为优化问题,应用粒子群优化算法求解最优分离矩阵,进而将观测数据乘以最优分离矩阵来重构源信号。实验结果表明,该算法不仅具有快速收敛的特点,其精度明显优于各种噪声强度下现有的独立分量分析方法。 展开更多
关键词 混沌信号 盲源分离 相位空间 分离矩阵 粒子群优化算 多特征值分解 最小互信息法 极大似然估计 独立分量分析
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基于GLUE方法的二维水动力模型不确定性研究 被引量:1
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作者 孙策 李传奇 +1 位作者 周唱 李继政 《水电能源科学》 北大核心 2020年第5期59-62,共4页
不确定性分析对于识别、评估模型计算过程中主要误差来源及其对于计算结果的影响十分必要。为此,评估了广义似然不确定性估计(GLUE)在水动力模型中对大汶河下游大清河流域二维水动力模型计算结果不确定性的影响,并利用互信息法分析模型... 不确定性分析对于识别、评估模型计算过程中主要误差来源及其对于计算结果的影响十分必要。为此,评估了广义似然不确定性估计(GLUE)在水动力模型中对大汶河下游大清河流域二维水动力模型计算结果不确定性的影响,并利用互信息法分析模型参数和边界条件对预测结果的敏感性。结果表明,糙率对于输出结果的敏感性最强,边界条件对于输出结果的敏感程度稍弱;GLUE方法可有效分析参数-边界条件的不确定性,其预测的不确定性区间对于实测值的覆盖率较高,但模拟精度有待进一步提升。 展开更多
关键词 GLUE 不确定性分析 互信息法 水动力模型
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基于交互式递归分析的两相流流型识别方法 被引量:4
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作者 何永勃 董玉珊 薛荣荣 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期720-726,共7页
针对存在两相流流型识别速度慢且识别准确度不高的问题,提出了一种基于交互式递归分析无须成像的流型识别方法。利用邻域误差法对电容传感器测得的流型电容值进行分析得到最优嵌入维数,对几种典型流型建立交互式递归图的嵌入维数;再利... 针对存在两相流流型识别速度慢且识别准确度不高的问题,提出了一种基于交互式递归分析无须成像的流型识别方法。利用邻域误差法对电容传感器测得的流型电容值进行分析得到最优嵌入维数,对几种典型流型建立交互式递归图的嵌入维数;再利用交互式递归对仿真流型及参考流型的电容值进行分析,得到一组交互式递归图;通过比较交互式递归图主对角线递归黑点的比例来确定流型的相似度。对典型油气两相流流型识别做了仿真实验,结果表明,该方法可准确识别两相流流型,且识别速度快。 展开更多
关键词 两相流 交互式递归分析 邻域误差 平均互信息法 状态识别 递归图
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基于独立分量分析的盲分离算法研究
12
作者 王怀文 《现代电子技术》 2010年第23期88-91,共4页
独立分量分析是一种基于高阶统计量的信号分析方法,与盲源分离问题密切相关。首先介绍了独立分量分析的基本概念和准则,以及衡量算法性能的方法;其次对比较流行的几种独立分量分析算法进行分析和总结,最后对独立分量分析未来的发展做了... 独立分量分析是一种基于高阶统计量的信号分析方法,与盲源分离问题密切相关。首先介绍了独立分量分析的基本概念和准则,以及衡量算法性能的方法;其次对比较流行的几种独立分量分析算法进行分析和总结,最后对独立分量分析未来的发展做了展望。 展开更多
关键词 独立分量分析 高阶统计量 盲源分离 Infomax算 互信息极小 固定点算
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基于NMI-SS-FOA优化极限学习机的隧道变形预测模型 被引量:2
13
作者 姜平 徐剑波 +3 位作者 杨熙 许文军 任若微 罗学东 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期48-56,共9页
为确保隧道施工在安全、经济和高效方面的要求得以满足,对隧道变形进行准确预测是十分必要的。针对隧道变形数据具有非线性和时序性等特征,提出了一种基于NMI-SS-FOA优化极限学习机(ELM)的隧道变形预测模型。该模型首先通过NMI(归一化... 为确保隧道施工在安全、经济和高效方面的要求得以满足,对隧道变形进行准确预测是十分必要的。针对隧道变形数据具有非线性和时序性等特征,提出了一种基于NMI-SS-FOA优化极限学习机(ELM)的隧道变形预测模型。该模型首先通过NMI(归一化互信息)法筛选出影响隧道变形的关键参数,将筛选后的参数作为数据集,然后基于扇区搜索机制的果蝇优化算法优化下的极限学习机(SS-FOA-ELM)来预测隧道的变形,并与数学统计预测模型、BP神经网络模型、随机森林方法、SVR(支持向量回归)模型和ELM模型的预测结果进行对比。结果表明:NMI-SS-FOA优化极限学习机的隧道变形预测模型能有效预测隧道变形,其预测结果对应的均方根误差(E_(RMSE))、平均绝对百分比误差(EMAPE)、a_(10)指数(a_(10))和决定系数(R^(2))分别为5.06、19.42%、0.932和0.607,其预测效果较其他预测模型更好;覆盖层厚度(H)、岩体黏聚力(C_(rm))和岩体内摩擦角(φ_(rm))对预测结果影响较大。研究结果可以为隧道施工引起的隧道变形预测和控制提供参考。 展开更多
关键词 隧道工程 变形预测 优化算 极限学习机 归一化互信息法
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城市密集建成区暴雨洪水管理模型参数敏感性分析
14
作者 黄亦轩 徐宗学 +2 位作者 廖如婷 张自立 陈浩 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期698-706,共9页
为实现吴忠市暴雨洪水管理模型(storm water management model,SWMM)的高效率定,分别采用修正的莫里斯(Morris)法和互信息法,分析了洪峰流量和径流系数的模拟结果对SWMM的7个相关产流参数的局部和全局敏感性.2种方法均识别出不透水面-... 为实现吴忠市暴雨洪水管理模型(storm water management model,SWMM)的高效率定,分别采用修正的莫里斯(Morris)法和互信息法,分析了洪峰流量和径流系数的模拟结果对SWMM的7个相关产流参数的局部和全局敏感性.2种方法均识别出不透水面-曼宁系数(IMP-N)和不透水区洼地蓄水深度(IMP-DS)为SWMM的主要敏感参数.洪峰流量对IMP-N和IMP-DS最敏感,径流系数对IMP-DS最敏感;参数的敏感性随降雨强度的增大先增大后减小,洪峰流量对IMP-DS和IMP-N的敏感性分别在3和10 a的降雨重现期达到最大值,径流系数对IMP-DS和IMP-N的敏感性分别在2和3 a的降雨重现期达最大值;敏感参数间的协同作用随降雨强度增大而减弱.结果表明,吴忠市中心城区的易涝区应优先考虑增加地表粗糙度与洼地蓄水深度.本成果可为以高不透水率为特征的其他城市密集建成区的削峰减排提供参考. 展开更多
关键词 暴雨洪水管理模型 城市洪涝 敏感性分析 莫里斯(Morris) 互信息法
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基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用 被引量:91
15
作者 钱林 康敏 +2 位作者 傅秀清 王兴盛 费秀国 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期227-233,共7页
为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进... 为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。 展开更多
关键词 轴承 变分模态分解 数学形态学 粒子群算 互信息法
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基于相空间重构的神经网络短期风速预测 被引量:17
16
作者 廖志强 李太福 +2 位作者 余德均 程杨 姚立忠 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第1期14-18,共5页
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列... 针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。 展开更多
关键词 相空间重构 互信息法 虚假最近邻点 BP神经网络 风速预测
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基于相空间重构离心泵基础振动的研究 被引量:6
17
作者 蒋爱华 周璞 +1 位作者 章艺 华宏星 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期56-62,共7页
确定离心泵基础振动主要影响参数的数量,有利于对基础振动影响参数进行分级并进一步指导低振动离心泵基础的设计。通过隔离电机、管道振动的离心泵试验台架,测试了基础上4个测点的振动位移;运用Tisean3.0通过Fraser互信息算法得出了各... 确定离心泵基础振动主要影响参数的数量,有利于对基础振动影响参数进行分级并进一步指导低振动离心泵基础的设计。通过隔离电机、管道振动的离心泵试验台架,测试了基础上4个测点的振动位移;运用Tisean3.0通过Fraser互信息算法得出了各测点振动位移时间序列的最佳延迟时间,基于该延迟时间通过伪最近邻点法确定各测点振动时间序列的嵌入维数;最后基于所得最佳延迟时间与嵌入维数对离心泵基础振动时间序列进行了相空间重构,以确定所得延迟时间与嵌入维数的准确性。结果表明,虽然离心泵基础上同一平面内不同测点的振动位移时间序列时域信号不同,但在相空间的重构中具有相同的延迟时间与嵌入维数;不同长度的振动位移序列数据段得到相同的相空间重构参数,表明通过振动位移序列进行相空间重构以确定离心泵基础振动影响因素个数具有稳定性;离心泵基础振动位移时间序列在重构的相空间中具有明显吸引子存在,表明离心泵及其基础所组成系统具有确定的振动规律存在;所建立离心泵试验台基础振动的嵌入维数为4,表明其主要影响参数小于或等于4。 展开更多
关键词 离心泵 基础 振动 相空间重构 互信息法 伪最近邻点
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基于小波分形理论的风电轴承故障识别 被引量:5
18
作者 孙自强 陈长征 +1 位作者 孟强 周勃 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2014年第6期666-670,共5页
针对风电轴承振动特征信号易被环境噪声调制污染、信噪比低、具有非线性和不平稳的特点,利用基于小波分形的故障识别方法对此进行了研究.采用小波包分解,利用互信息法和Cao算法分别确定了相空间的延迟时间和嵌入维数,根据不同频带的关... 针对风电轴承振动特征信号易被环境噪声调制污染、信噪比低、具有非线性和不平稳的特点,利用基于小波分形的故障识别方法对此进行了研究.采用小波包分解,利用互信息法和Cao算法分别确定了相空间的延迟时间和嵌入维数,根据不同频带的关联维数变化确定风电轴承的工作状态.该方法不依赖于风力机工作的动力学模型,对整体系统信息状态变化敏感.通过现场实验证明,该方法较好地解决了风电轴承故障难以识别的问题,为更加细致地研究风电轴承振动信号提供了重要参考. 展开更多
关键词 风力机 故障识别 关联维数 小波包 分形 互信息法 轴承 相空间
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NAM降雨径流模型的参数全局敏感性分析 被引量:6
19
作者 赵然杭 伍谋 +3 位作者 王兴菊 齐真 周璐 顾士升 《人民黄河》 CAS 北大核心 2022年第5期40-45,共6页
NAM模型在国内外流域降雨径流模拟中得到广泛应用,参数敏感性分析是模型构建与应用的重要环节,其目的在于定性或定量评估模型参数对模拟结果的影响,确定参数重要程度,识别敏感参数,以提高模型参数率定的效率。以小清河黄台桥断面以上321... NAM模型在国内外流域降雨径流模拟中得到广泛应用,参数敏感性分析是模型构建与应用的重要环节,其目的在于定性或定量评估模型参数对模拟结果的影响,确定参数重要程度,识别敏感参数,以提高模型参数率定的效率。以小清河黄台桥断面以上321 km^(2)流域为例,利用拉丁超立方抽样方法对输入参数进行随机抽样,以此为基础,分别采用偏秩相关法和互信息法,对NAM模型中9个主要参数进行全局敏感性分析,并对两种方法的结果进行对比分析。结果表明,两种方法得到的参数敏感性次序具有一致性,可以相互验证;对洪峰流量影响最大的参数是地表径流临界值和汇流时间常数,对峰现时间影响最大的参数是汇流时间常数,对径流总量影响最大的参数是地表径流临界值。地下径流临界值、壤中流临界值、壤中流系数、地表蓄水层最大含水量和浅层蓄水层最大含水量为不敏感参数,在模型率定时可以根据经验取固定值以提高率定效率。 展开更多
关键词 NAM模型 互信息法 偏秩相关 参数敏感性 小清河
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暂冲式高速风洞流场控制系统建模与仿真 被引量:2
20
作者 芮伟 杜宁 +2 位作者 袁平 易凡 金志伟 《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期89-95,共7页
为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际... 为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际,数据建模成为建模方法的首选。在硬件上,建立了基于反射内存技术的流场控制仿真系统,以获取现场采集的数据。建模方法采用数据建模方式,主要是利用系统辨识理论,将整个系统看成是一个"黑箱",利用现场采集的数据来确定系统的参数和输入输出间的映射关系。采用以非线性自回归滑动平均模型(Non-linear Auto-Regressive Moving Average Model with Exogenous Inputs,NARMAX)作为风洞系统的数据模型,应用互信息法、曲线拟合法和伪最近邻点法分别确定了模型中采样间隔、时间滞后以及阶次3个参数。对比了最小二乘线性回归、BP神经网络以及最小二乘支持向量机(LS_SVM)3种方法对模型的拟合效果,确立了最小二乘支持向量机作为最终的拟合方法。为了提高仿真的精度,根据风洞运行的特点,将其整个过程划分为冲压、启动和调节3个阶段,分别建立了各个阶段的子模型。由于风洞系统是一个多输入多输出系统,并且延迟和阶次较大,采用了基于信息熵的数据压缩方法,实现了简化子模型规模的目的。最后,采用多模型融合的方法将各个阶段的子模型通过加权的方法来完成融合,从而构建起整个风洞系统的模型。稳定段总压和驻室静压分别通过所建模型得到,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数值。仿真结果表明:所建模型在运行包络线范围内的试验工况下,总压预测精度达到0.1%、马赫数预测精度基本达到0.001,达到了研究的目的。该项工作的开展较为系统地建立了暂冲式风洞的流场控制模型,建立的模型将为下一阶段基于现代控制理论的控制器设计奠定基础。 展开更多
关键词 NARMAX模型 互信息法 伪最近邻点 最小二乘支持向量机 跨声速风洞
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