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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
1
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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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法
2
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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基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型
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
4
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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基于集成经验模态分解的海杂波去噪 被引量：17
5
作者 行鸿彦 朱清清 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期1-7,共7页
针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占... 针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级. 展开更多
关键词 海杂波 集成经验模态分解 自相关函数 Savitzky Golay滤波
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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
6
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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基于改进完备集成经验模态分解的钢丝绳缺陷漏磁检测方法 被引量：4
7
作者 钟小勇 陈科安 张小红 《工矿自动化》 北大核心 2022年第7期118-124,共7页
钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用... 钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用电磁检测法。将ICEEMD、小波阈值滤波(WTF)、维纳滤波(WF)相结合,得到ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法:通过ICEEMD分解钢丝绳漏磁信号,得到本征模态函数(IMF)分量;计算IMF分量的能量比、排列熵、互相关系数,取出IMF趋势分量和IMF股波噪声分量,并对股波噪声分量进行WTF,筛选有用的IMF分量重构信号;对重构后的信号进行WF,去除随机噪声。提取降噪后的缺陷特征值,输入BP神经网络并进行训练,识别钢丝绳缺陷漏磁信号。实验结果表明:ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法对钢丝绳漏磁信号具有良好的降噪效果,信噪比、峭度指标优于WTF、移动平均滤波和WF;基于ICEEMD-WTF-WF的BP神经网络模型检测耗时短,对小缺陷的平均准判率达到98.13%,能较好地满足钢丝绳缺陷检测要求。 展开更多
关键词 钢丝绳 小缺陷检测 漏磁检测 改进完备集成经验模态分解 小波阈值滤波 维纳滤波 多级降噪
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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：4
8
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：3
9
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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基于互补式集合经验模态分解和IPSO_ LSSVM的短期风功率预测 被引量：10
10
作者 李鉴博 樊小朝 +2 位作者 史瑞静 王维庆 陈景 《水力发电》 北大核心 2020年第11期95-100,共6页
针对风电出力随时间变化具有非线性特点,本文提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)和改进粒子群算法最小二乘支持向量机(IPSO_LSSVM)新型风功率预测组合模型。首先该方法利用CEEMD将风速序列分解为一系列相当平稳风电分量,以减少... 针对风电出力随时间变化具有非线性特点,本文提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)和改进粒子群算法最小二乘支持向量机(IPSO_LSSVM)新型风功率预测组合模型。首先该方法利用CEEMD将风速序列分解为一系列相当平稳风电分量,以减少不同频率功率信号之间相互影响;其次针对各分量不同特点,采用改进粒子群算法优化核函数相关参数建立各自对应预测模型;最后将不同分量预测数据进行叠加得到风功率预测结果。通过仿真验证,本预测模型有较高预测精度,在工程中具有一定实用价值。 展开更多
关键词 风电出力 互补式集合经验模态分解 最小二乘支持向量机 改进粒子群算法 组合模型 预测
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基于互补式集合经验模态分解和SSA-ELM的短期风电功率预测 被引量：8
11
作者 魏鹏飞 樊小朝 +2 位作者 史瑞静 王维庆 闫亚东 《水力发电》 CAS 2021年第5期116-120,共5页
根据实际风电功率信号的波动性和非线性,提出了一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)和樽海鞘群算法极限学习机(SSA-ELM)的短期风电功率预测模型。首先利用CEEMD将风电功率原始信号分解为一系列模态分量和剩余分量,以减小风电功率的... 根据实际风电功率信号的波动性和非线性,提出了一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)和樽海鞘群算法极限学习机(SSA-ELM)的短期风电功率预测模型。首先利用CEEMD将风电功率原始信号分解为一系列模态分量和剩余分量,以减小风电功率的非平稳性;其次采用樽海鞘群算法优化极限学习机对不同分量进行预测;最后将不同分量的预测值叠加得到最终的风电功率预测结果。通过实例仿真验证,并与其他方法进行对比,结果表明该预测模型可提供较高精度的预测结果,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 互补式集合经验模态分解 樽海鞘群算法 极限学习机 风电功率预测
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基于互补集合平均经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：3
12
作者 张萍 李志农 +1 位作者 陈静铃 杨诚 《南昌航空大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期7-12,49,共7页
针对集合经验模态分解(EEMD)的机械故障诊断方法中存在的不足,即其加入的白噪声不能完全被中和。为了克服其不足,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承故障诊断方法,提出的方法很好地克服了EEMD中存在的不足,有效地消除了IM... 针对集合经验模态分解(EEMD)的机械故障诊断方法中存在的不足,即其加入的白噪声不能完全被中和。为了克服其不足,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承故障诊断方法,提出的方法很好地克服了EEMD中存在的不足,有效地消除了IMF中的残留噪声。仿真结果表明:提出的方法明显优于EEMD方法,可以减少重构误差,提取较为准确的IMF分量。最后,将CEEMD方法应用到滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,CEEMD方法能准确的提取滚动轴承的特征故障频率。 展开更多
关键词 互补集合经验模态分解(ceemd) 故障诊断 滚动轴承
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基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法
13
作者 朱特浩 陆小科 +1 位作者 胡昌林 郝欣 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第5期40-45,共6页
落点估计精度是弹道导弹防御系统最重要的性能指标之一,而关机点时刻是落点估计的重要参考数据之一。文中提出一种基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法,该算法首先采用卡尔曼滤波分析主动段的航迹趋势,并粗定出关机点时刻;然... 落点估计精度是弹道导弹防御系统最重要的性能指标之一,而关机点时刻是落点估计的重要参考数据之一。文中提出一种基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法,该算法首先采用卡尔曼滤波分析主动段的航迹趋势,并粗定出关机点时刻;然后,通过集成经验模态分解进一步提升关机点时刻估计精度;最后,通过仿真实验与常用的滤波估计算法进行了比较。结果表明:文中提出的算法在关机点时刻估计误差和结果得出延迟方面都有一定的改进,对落点估计具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 弹道导弹防御系统 关机点估计 卡尔曼滤波 集成经验模态分解
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基于分解-预测-灰狼优化集成模型的水质预测研究 被引量：1
14
作者 李明 赵良伟 +1 位作者 蒋一波 刘东岳 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第11期95-102,共8页
准确的水质预报及关键因素识别是流域水环境控制及水资源保护的重要依据。针对地表水水质评价指标的多样性以及原始数据的非线性、非平稳的特征,在改善传统的分解-预测-集成时间序列预测框架之上,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)... 准确的水质预报及关键因素识别是流域水环境控制及水资源保护的重要依据。针对地表水水质评价指标的多样性以及原始数据的非线性、非平稳的特征,在改善传统的分解-预测-集成时间序列预测框架之上,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和灰狼优化集成策略(GWO)数据预测模型。该模型采用集合经验模态分解方法对数据进行分解,得到不同频率的分解分量,再分别运用Elman神经网络、长短记忆神经网络(LSTM)和支持向量回归(SVR)作为基学习器进行预测,然后利用灰狼动态优化集成策略对预测结果进行集成,最后,以长江下游水质断面的数据对模型有效性进行评估,并与单一预测模型和平均集成策略的预测模型进行对比。研究结果表明,该模型在误差评价指标和DM检验上表现优异,相较于其他模型更具优势,其中,对于溶解氧的预测,相较于平均集成策略的预测模型,通过灰狼优化集成模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及Theil不等系数(TIC)分别降低了16.29%、13.17%、13.24%,对于最终水质等级的预测正确率为98.6%,证明该模型能够准确预测水质等级并识别关键影响因素,进而为水环境污染治理提供科学依据。 展开更多
关键词 水质预测 集合经验模态分解 灰狼优化 长江下游 集成策略
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融合三支聚类与分解集成学习的股票价格预测模型
15
作者 白军成 孙秉珍 +2 位作者 郭誉齐 陈有为 郭建峰 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期213-218,共6页
准确的趋势判断与实时价格预测是获得理想投资收益的有效途径。现实的金融市场受客观经济环境变化,投资者预期回报以及其他潜在因素影响,使得传统预测方法面临较多的挑战和压力。如何在不确定的环境中发现一种可靠的预测工具,提高预测... 准确的趋势判断与实时价格预测是获得理想投资收益的有效途径。现实的金融市场受客观经济环境变化,投资者预期回报以及其他潜在因素影响,使得传统预测方法面临较多的挑战和压力。如何在不确定的环境中发现一种可靠的预测工具,提高预测的准确性,将是值得深入探讨的科学问题。为了获得准确的预测,帮助投资者赢得最大利润,本文引入分解集成思想和三支决策理论,提出了一种基于三支聚类和分解集成的复合预测方法。首先,使用互补集成经验模态分解方法将原始时间序列分解成若干个相对平稳的子序列,实现降低原始时间序列复杂性的同时挖掘了隐藏的信息。其次,为了针对性地处理不同属性的子序列,构建了基于贝叶斯风险决策的概率粗糙集进行三支聚类。接着,为了避免输入信息的欠缺或者冗余信息的干扰,采用基于相空间重构的特征选择方法确定不同神经网络的输入结构。最后,将提出的方法应用于美股ANY价格预测和国际、国内的重要股票指数以及其成分股预测验证其有效性和实用性。同时为把粒计算思想方法与分解集成融合,构建复杂动态数据预测决策模型与方法进行了有益的尝试和探讨。此外,研究结果将为投资者的实际投资决策提供科学的支持与参考。 展开更多
关键词 三支聚类 互补集成经验模态分解 股票价格预测
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基于CEEMD-SE-PSR-BP的短期风速预测
16
作者 高晟扬 李法社 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期415-422,共8页
为提升预测的准确度,提出一种互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵(SE)、相空间重构(PSR)以及神经网络(BP)的短期风速预测新模型。首先运用CEEMD技术对风速时间序列进行拆解,化繁为简,分离出多个子序列。随后,计算每个子序列的SE,从SE... 为提升预测的准确度,提出一种互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵(SE)、相空间重构(PSR)以及神经网络(BP)的短期风速预测新模型。首先运用CEEMD技术对风速时间序列进行拆解,化繁为简,分离出多个子序列。随后,计算每个子序列的SE,从SE的特征中重组风速序列。继而,将各子序列的预测结果进行相空间重构,获取神经网络预测的输入输出样本。最后运用神经网络预测每个样本,并将所有预测结果累加。此外,还对风电场的实际运行数据进行试验,并将模型的预测结果与其他预测方法进行对比,实验结果显示出此模型在提高风速预测精度方面的显著优势。 展开更多
关键词 风速预测 样本熵 互补集合经验模态分解 相空间重构 神经网络 时间序列
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滑坡位移CEEMD-CIWOA-BP预测模型
17
作者 余国强 侯克鹏 孙华芬 《有色金属(矿山部分)》 2025年第1期106-114,142,共10页
为了直观地判断滑坡因素与周期项位移间的因果关系,并提高滑坡位移预测模型的准确性,以某矿山滑坡位移监测数据为例,建立了考虑时滞的CEEMD-CIWOA-BP滑坡位移预测模型。首先利用CEEMD方法将滑坡位移监测数据分解成多个信号分量及res分量... 为了直观地判断滑坡因素与周期项位移间的因果关系,并提高滑坡位移预测模型的准确性,以某矿山滑坡位移监测数据为例,建立了考虑时滞的CEEMD-CIWOA-BP滑坡位移预测模型。首先利用CEEMD方法将滑坡位移监测数据分解成多个信号分量及res分量,将其重构为滑坡趋势项及周期项位移;然后引入Cubic混沌映射及惯性权重因子对WOA算法优化,利用优化的WOA算法对BP神经网络模型的连接权重及偏置项进行赋值;考虑到降雨及库水位对滑坡位移的时滞效应,利用Granger因果检验法确定降雨及库水位与周期位移的因果关系并引用MIC法确定时滞期数,使用CIWOA-BP模型分别对周期位移进行预测;最后,将各分量结果叠加得到滑坡位移累计预测值,对模型的预测精度进行评价。结果显示,本文提出的CEEMD-CIWOA-BP模型的性能优于其他模型,验证了所建模型的可行性。本文提出的模型能为滑坡灾害预警预报提供一定的参考。 展开更多
关键词 滑坡位移 互补集合经验模态分解 BP神经网络 改进鲸鱼优化算法 时间序列
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基于改进的互补因散经验模式分解法的谐波检测法 被引量：1
18
作者 吴衍 马碧芳 +1 位作者 李立耀 陈国钦 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第5期462-466,共5页
提出了基于改进的互补因散经验模式分解(CEEMD)算法的谐波电流检测法。该方法能将电流信号分解成内在模式函数(IMF),并创新地在分解过程中加入正负成对的高斯白噪声,抵消噪声余量,抑制了模式混叠问题,同时在筛分过程中加入平滑处理这个... 提出了基于改进的互补因散经验模式分解(CEEMD)算法的谐波电流检测法。该方法能将电流信号分解成内在模式函数(IMF),并创新地在分解过程中加入正负成对的高斯白噪声,抵消噪声余量,抑制了模式混叠问题,同时在筛分过程中加入平滑处理这个改进措施。使用新方法设计谐波检测电路,并做了与EEMD算法的对比仿真实验,结果表明:两个算法都可以分解出电流信号的谐波和基波分量,但是改进的CEEMD算法抑制了模式混叠问题,分解出来的基波分量与原信号基本吻合,两者的相关系数(CORR)为0.997,相对均方根误差(RRMSE)为0.00411,说明该法能够准确有效地分解谐波电流信号,同时该算法做了平滑处理的改进,可满足有源电力滤波器(APF)的需要。 展开更多
关键词 改进的互补因散经验模式分解(ceemd)算法 模式混叠 谐波检测法 有源电力滤波器(APF) 电力系统
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基于CEEMD-PF的甲烷气体直接吸收信号降噪研究
19
作者 孙思奇 李正友 +1 位作者 杨沅锦 杨炳雄 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期62-72,共11页
为提高可调谐半导体激光器吸收光谱学(TDLAS)技术甲烷气体浓度的检测精度,解决检测过程中直接吸收信号的噪声干扰问题。提出了一种互补集合经验模态分解(CEEMD)结合排列熵和S-G滤波的降噪方法,通过排列熵和S-G滤波来解决CEEMD分解中出... 为提高可调谐半导体激光器吸收光谱学(TDLAS)技术甲烷气体浓度的检测精度,解决检测过程中直接吸收信号的噪声干扰问题。提出了一种互补集合经验模态分解(CEEMD)结合排列熵和S-G滤波的降噪方法,通过排列熵和S-G滤波来解决CEEMD分解中出现的虚假分量和噪声残留问题。通过仿真含不同噪声的甲烷气体吸收信号,并将所提方法与传统的CEEMD方法和小波变换方法作对比,验证所提方法的有效性。实验结果表明,相较于对比方法,所提方法吸收光谱曲线的Lorentz线型拟合的拟合度最高为0.991 1,吸收光谱幅值与甲烷气体浓度拟合度为0.998 46。该方法能够有效降低气体吸收信号中的噪声干扰,提高了系统的测量精度。 展开更多
关键词 TDLAS 直接吸收技术 互补集合经验模态分解 排列熵 S-G滤波
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基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测
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作者 钟子威 祝令凯 +3 位作者 郭俊山 郑威 巩志强 商攀峰 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期191-195,共5页
为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根... 为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根据分解所得分量的不同时间尺度特性,利用Transformer模型对非线性分量进行预测,利用ARMA模型对线性分量进行预测,最后将预测值叠加得到最终预测结果。利用某抽水蓄能机组监测数据进行试验,结果表明,所提方法具有较好的预测性能,能够有效提高抽水蓄能机组劣化趋势预测准确性。 展开更多
关键词 劣化趋势预测 完全自适应噪声集成经验模态分解 TRANSFORMER 自回归滑动平均
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