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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法 被引量:1
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作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页
为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法
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基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测 被引量:1
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作者 贾清天 林海剑 金忠 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期50-55,共6页
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),... [目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),对提取数据进行训练,标定预测模型最优参数后进行测试集验证,构建CEEMD-PSO-SVR预测模型。通过上海轨道交通16号线上行轨道区间K12+134—K15+743内的1128组轨检样本数据对预测模型进行了试验。[结果及结论]CEEMD-PSO-SVR预测模型同PSO-SVR模型、ARIMA(自回归移动平均模型)相比,在均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差绝对值等3项性能评价指标上具有优势。 展开更多
关键词 城市轨道交通线路 轨距劣化 互补集合经验模态分解 支持向量回归机
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基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型 被引量:3
3
作者 唐非 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期735-744,共10页
针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后... 针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后,利用信息熵和近似熵来判定各分量的复杂度,高复杂度分量选择最小二乘支持向量机、低复杂度分量选择随机配置网络作为对应的预测模型。利用Stacking算法对每个模型的预测值进行融合,使预测精度得到提升。最后,通过一组实际的短期风速数据作为研究对象,将提出的预测模型应用于其预测。对比结果表明,所提预测模型可提高短期风速的预测精度。 展开更多
关键词 风能 短期风速 组合预测 互补集成经验模态分解 多模型 Stacking融合
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完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解 被引量:19
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作者 何刘 丁建明 +1 位作者 林建辉 刘新厂 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期232-242,共11页
经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(C... 经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。 展开更多
关键词 经验模态分解 集合经验模态分解 噪声辅助 模态混叠 互补集总经验模态分解
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云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法 被引量:20
5
作者 宋亚奇 周国亮 +2 位作者 朱永利 李莉 王德文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期213-222,共10页
信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行... 信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行重构时,针对矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平稳度的自适应分段包络线重构算法(LF-ASER)进行分段边界的补偿处理,使重构的包络线误差减小到给定阈值范围内。实验结果表明MR-EEMD算法相对于EEMD性能提升显著,适合处理变压器的局部放电等高采样率信号,同时保持了EEMD去噪效果,并获得较高的可扩展性和加速比。 展开更多
关键词 局部放电 信号去噪 总体经验模态分解 MAPREDUCE 包络线重构
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基于总体经验模态分解的多类特征的运动想象脑电识别方法研究 被引量:34
6
作者 杨默涵 陈万忠 李明阳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期743-752,共10页
人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂且具有非线性及非平稳性的特点使其不易分析处理,其识别效果也依赖于数据集的不同,而表现不稳定.本文中应用的总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是一种具有强... 人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂且具有非线性及非平稳性的特点使其不易分析处理,其识别效果也依赖于数据集的不同,而表现不稳定.本文中应用的总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是一种具有强自适应性的信号处理方法,其在时频域展现的良好分辨率特别适合脑电识别任务处理.本文提出利用EEMD分解后得到的较具影响能力的固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),利用希尔伯特变换提取边际谱(Marginal spectrum,MS)及瞬时能谱(Instantaneous energy spectrum,IES)时频特征,同时通过加窗的方法提取非线性动力学特征近似熵特征,利用线性判别分类器(Linear discriminant analysis,LDA)作为分类器,实验结果得出,对于被试S2和被试S3可达到识别率分别为79.60%和87.77%,实验中9名被试的平均识别率为82.74%,得到平均识别率也高于近期使用相同数据集文献的其他方法. 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 总体经验模态分解 线性判别分类器
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运用总体经验模态分解的疲劳信号降噪方法 被引量:28
7
作者 陈隽 李想 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期15-19,125,共5页
将总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform,简称WT)方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和... 将总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform,简称WT)方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和实测资料的降噪处理。讨论了EEMD计算参数对降噪效果的影响,给出了计算参数的选取原则。结果表明,EEMD方法可以较好地降低疲劳信号的噪声,提高应力循环次数统计的准确度,具有自适应的特点。 展开更多
关键词 总体经验模态分解 疲劳信号 降噪 小波变换
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基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测 被引量:54
8
作者 赵会茹 赵一航 郭森 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第6期48-55,共8页
随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的... 随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的随机因素太多且具有较强非线性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测方法。通过对某市负荷数据进行仿真,将仿真结果与其他传统预测方法结果相对比,最终证明长短期记忆神经网络模型的误差更低,具有较高的预测精度。同时将互补集合经验模态分解下的长短期记忆神经网络方法与其他分解方法下的长短期记忆神经网络模型预测结果进行对比,验证互补集合经验模态分解方法对提升预测精度的有效性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 长短期记忆网络 互补集合经验模态分解 深度学习
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基于总体平均经验模态分解的主动噪声控制系统研究 被引量:5
9
作者 罗磊 黄博妍 +1 位作者 孙金玮 温良 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1432-1439,共8页
为了提高宽窄带混合噪声的消噪效果,本文提出一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的主动噪声控制(Active noise control,ANC)系统,利用实时EEMD算法逐段将混合噪声分解成若干个固有模态函数(Intr... 为了提高宽窄带混合噪声的消噪效果,本文提出一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的主动噪声控制(Active noise control,ANC)系统,利用实时EEMD算法逐段将混合噪声分解成若干个固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMF)分量.因为这些IMF分量的频带各不相同,所以实现了混合噪声中宽带分量和窄带分量的有效分离,独立进行ANC处理后成功解决了处理混合噪声时带来的"火花"现象,而且避免了传统混合ANC(Hybrid ANC,HANC)系统中频率失调的影响.EEMD算法也是对混合噪声的平稳化处理过程,因此当混合噪声中出现非平稳变化时,本文提出的系统也能保持较好的系统稳定性.通过不同噪声环境下进行仿真分析,提出的ANC系统比HANC系统具有更好的系统稳定性和更小的稳态误差. 展开更多
关键词 混合噪声 主动噪声控制 总体平均经验模态分解 固有模态函数 非平稳变化
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采用改进互补集总经验模态分解的电能质量扰动检测方法 被引量:7
10
作者 吴新忠 邢强 +2 位作者 陈明 成江洋 杨春雨 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1834-1843,共10页
针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采... 针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采用高频辅助分解的优势,并以极值点分布特性作为评价指标自适应选择最优加噪频率.通过对EEMD加噪准则的研究,推导出加噪幅值和分解次数采取固定值:0.01SD和2次,且以正负成对的形式加入到原始信号中.通过仿真实验和搭建的电能质量扰动平台的实测数据验证了所提方法的自适应性和计算性能,而且适用于电能质量扰动检测与分析. 展开更多
关键词 集总经验模态分解(EEMD) 自适应快速互补EEMD(AFCEEMD) 极值点分布 加噪频率参数优化 电能质量扰动
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互补集成经验模态分解在MOA监测中的应用 被引量:3
11
作者 何贵先 行鸿彦 +1 位作者 徐伟 季鑫源 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期225-231,共7页
针对金属氧化物避雷器在线监测中提取持续电流信号含噪声的问题,提出了基于互补集成经验模态分解(CEEMDAN)的避雷器持续电流去噪方法。将含噪电流信号分解成一系列固有模态函数(IMF),对分解后的IMF进行自相关分析,选出有用信号和含噪分... 针对金属氧化物避雷器在线监测中提取持续电流信号含噪声的问题,提出了基于互补集成经验模态分解(CEEMDAN)的避雷器持续电流去噪方法。将含噪电流信号分解成一系列固有模态函数(IMF),对分解后的IMF进行自相关分析,选出有用信号和含噪分量,对含噪的IMF进行SG (savitzky-golay)滤波去噪,将滤波后的模态分量与剩余的分量进行重构得到消噪后的持续电流信号。MATLAB仿真结果表明:正常情况和老化情况下的MOA去噪后的持续电流均方根误差(正常:3.209 8×10-5,老化:0.002 5)比去噪前的(正常:2.450 9×10-4,老化:0.017 3)均降低了一个数量级,说明该方法有效消除了噪声对避雷器持续电流信号提取的影响,保证了MOA进一步监测分析的准确性。 展开更多
关键词 互补集成经验模态分解 金属氧化物避雷器 持续电流 自相关函数 SG滤波
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改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用 被引量:19
12
作者 李晓莉 李成伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1754-1762,共9页
针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先... 针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先,将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。 展开更多
关键词 无创血糖检测 近红外光谱 信号去噪 自适应噪声总体集合经验模态分解 曲率 离散弗雷歇距离
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一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型 被引量:6
13
作者 郭瑞 樊亚敏 潘玉民 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第12期243-247,263,共6页
电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能,提出一种新型的结合互补集成经验模态分解(CEEMD)和小波核函数极限学习机(WKELM)的短期电力负荷组合预测模型。首先通过CEEMD将历史电力负荷数... 电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能,提出一种新型的结合互补集成经验模态分解(CEEMD)和小波核函数极限学习机(WKELM)的短期电力负荷组合预测模型。首先通过CEEMD将历史电力负荷数据自适应地分解为一系列相对平稳的子序列,对各分量建立小波核极限学习机的预测模型,预测各分量的负荷值并对其进行求和得到最终预测结果。用四种预测模型对真实的负荷数据进行训练预测,算例表明新模型在预测精度和效率上都具有一定优势,同时克服了传统EMD中容易出现的模态混叠问题以及ELM中存在的过拟合等缺陷,具有一定的实际应用潜力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 互补的集成经验模态分解 小波核极限学习机 组合预测模型
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基于互补集合经验模态分解-模糊熵-深度信念网络的短期风速预测 被引量:5
14
作者 赵辉 华海增 +1 位作者 岳有军 王红君 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第29期137-143,共7页
针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-模糊熵(fuzzy entropy,FE)-深度信念网络(deep belief network,DBN)的短期风速预... 针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-模糊熵(fuzzy entropy,FE)-深度信念网络(deep belief network,DBN)的短期风速预测模型。首先,利用CEEMD方法将原始风速序列分解为一系列不同尺度的本征模态分量(IMF)以降低其非平稳性;其次,利用模糊熵方法将多个IMF分量进行重组以避免分量数目过多给预测精度造成的影响;最后,利用深度信念网络其强大的深度特征提取能力和非线性映射学习能力的优点,分别对新的分量进行预测和叠加获得最终预测值。实验表明,较BP神经网络模型和DBN模型,组合模型提高了预测精度,具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 短期风速预测 互补经验模态分解 模糊熵 深度信念网络 组合模型
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基于总体平均经验模态分解残差的故障诊断方法 被引量:3
15
作者 耿志强 王尊 +1 位作者 顾祥柏 林晓勇 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期293-300,共8页
为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解(EMD)无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)残差进行故障诊断的新方法。基于历史数据的6σ控制图,确定残差... 为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解(EMD)无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)残差进行故障诊断的新方法。基于历史数据的6σ控制图,确定残差的故障诊断控制限。利用在线实时数据采用贝叶斯信息准则在线确定EEMD的移动窗口。基于移动窗口的采样数据,在线获得EEMD残差最大值的变化,结合相应的故障诊断控制限在线诊断故障并确定故障发生时间及原因。该文方法与传统的希尔伯特谱分析方法相比,具有可在线诊断故障的优势,提高了故障诊断的准确率。将该文方法用于田纳西-伊士曼(TE)过程的故障在线诊断,验证了其有效性。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 残差 故障诊断 贝叶斯信息准则 希尔伯特谱 田纳西-伊士曼过程
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基于总体平均经验模态分解的语音增强算法研究 被引量:4
16
作者 陈建明 杨龙 《计算机应用与软件》 2017年第9期328-333,共6页
总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD... 总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD和结合小波阈值去噪思想,提出改进的EEMD方法。首先对原始信号进行EEMD分解,得到一系列IMF分量;其次对筛选后的每个IMF计算噪声强度;然后采用小波启发式阈值估计噪声并计算阈值;最后以软阈值的方式滤除每个IMF中噪声并重构信号还原出增强的语音。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明:该算法对带噪语音有很好的滤波效果,与其他同类算法相比提高信噪比2~4 d B。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解(EEMD) 小波阈值去噪 语音增强算法
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一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法 被引量:1
17
作者 李昊 陈强 徐一雄 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效... 为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效调整信号的极值点分布,提出添加部分自适应噪声的集成经验模态分解(EEMDPAN)。相比于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN),EEMDPAN有2点改进:不使用全部独立的自适应噪声,而使用成对相加为0的互补自适应噪声;不添加全部阶的自适应噪声,而是在中间的某一阶停止,而后使用经典EMD方法。对2个人工信号进行分解,实验证明,EEMDPAN很好地继承了EEMD抑制模态混叠的能力,相比于CEEMDAN,计算量降低至1/3,并且分解结果的低阶成分信号附加噪声更小,高阶成分信号可信度更高。 展开更多
关键词 自适应噪声 集成经验模态分解 白噪声 内涵模态函数 互补噪声 附加噪声 信号可信度
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基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型 被引量:7
18
作者 殷礼胜 刘攀 +3 位作者 孙双晨 吴洋洋 施成 何怡刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4499-4508,共10页
该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞... 该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞翼问题,通过改进CEEMD算法将交通流量序列分解为体现路网交通趋势性、周期性及随机性的本征模态函数(IMF)分量,有效提取了其中的先验特征;随后,利用BiGRU网络挖掘交通流量序列中的时序相关性特征,为避免局部最优,并提高麻雀搜索算法(SSA)全局搜索及局部开发能力,采用ISSA对BiGRU网络权值参数迭代择优。实验结果表明,该组合预测模型中各组件对提高预测精度均起到正向作用,同时在不同交通流量数据集下的预测性能较对比算法均更优,展现了精准、快速的预测表现以及良好的泛化能力。 展开更多
关键词 短时交通流预测 互补集合经验模态分解 麻雀搜索算法 双向门控循环单元 边界局部特征延拓
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基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法 被引量:6
19
作者 姜万录 孔德田 +2 位作者 李振宝 佟祥伟 岳文德 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期202-209,共8页
针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。... 针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。 展开更多
关键词 计量学 液压泵 状态识别 完备总体经验模态分解 模糊熵 退化特征提取 变量预测模型
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基于互补经验模态分解法的高压直流输电线路故障测距 被引量:4
20
作者 邹红波 伏春林 高沈清 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第2期93-99,共7页
高压直流输电(HVDC)线路发生接地故障,故障点会产生向线路两侧传播的行波.对测量行波的首个波头到达监测时间点的准确识别,能决定线路故障定位的精度.考虑到故障行波的非线性、非平稳、多模态的特征,传统方法是采用希尔伯特黄变换(HHT)... 高压直流输电(HVDC)线路发生接地故障,故障点会产生向线路两侧传播的行波.对测量行波的首个波头到达监测时间点的准确识别,能决定线路故障定位的精度.考虑到故障行波的非线性、非平稳、多模态的特征,传统方法是采用希尔伯特黄变换(HHT)的方法:首先利用经验模态分解(EMD)或集成经验模态分解(EEMD)进行模态解析,分解成若干个本征模态函数(FIM),然后对首个FIM分量进行希尔伯特变换标定波头的具体时间点.但是,EMD法存在着分解分量过平滑和模态混叠的问题,EEMD法存在着分解分量噪声残余过大而淹没故障信息的问题.为了解决该问题,本文利用互补经验模态分解法(CEEMD)代替传统EMD和EEMD法对故障行波进行分析.PSCAD仿真和Matlab数据分析表明,该方法能实现线路故障的准确定位,并且受过渡电阻的影响较小. 展开更多
关键词 高压直流输电 故障定位 互补经验模态分解 行波波头 线路故障
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