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基于小波包分解与相空间重构的SSA-ELM水文时间序列预报模型 被引量:9
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作者 李禄德 崔东文 《人民珠江》 2022年第8期100-108,共9页
针对水文时间序列非线性、多尺度等特征,提出基于小波包分解(WPD)和相空间重构的松鼠搜索算法(SSA)-极限学习机(ELM)预报模型,并应用于云南省上果水文站月径流和月降水量预报。首先利用WPD对径流和降水时序数据进行分解,并采用Cao方法... 针对水文时间序列非线性、多尺度等特征,提出基于小波包分解(WPD)和相空间重构的松鼠搜索算法(SSA)-极限学习机(ELM)预报模型,并应用于云南省上果水文站月径流和月降水量预报。首先利用WPD对径流和降水时序数据进行分解,并采用Cao方法对各子序列分量进行相空间重构;其次简要介绍SSA原理,通过各分量训练样本构建目标函数,利用SSA对目标函数进行寻优,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行比较;最后利用SSA、WOA、GWO、PSO算法寻优获得的ELM输入层权值和隐含层偏值建立SSA-ELM、WOA-ELM、GWO-ELM、PSO-ELM模型及未经优化的ELM模型对各子序列分量进行预报,将预报结果加和重构得到最终预报结果。结果表明:SSA对各分量目标函数的寻优效果优于WOA、GWO、PSO算法,具有更好的寻优精度。SSA-ELM模型对月径流、月降水量预报的平均相对误差、平均绝对误差、圴方根误差、预报合格率分别为5.32%和3.84%、0.078 m3/s和0.169 mm、0.103 m3/s和0.209 mm、97.5%和95.8%,预报精度优于WOA-ELM等其他模型。 展开更多
关键词 水文预报 小波包分解 相重间重构 松鼠搜索算法 极限学习机
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高维小波包分解
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作者 张泽银 黄达人 蒋庆荣 《浙江大学学报(自然科学版)》 EI CSCD 1997年第3期277-285,共9页
本文研究L2(Rn)中尺度为允许矩阵A的小波包基的构造。
关键词 多分辨率分析 小波包 分解 重构算法 信号处理
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小波包分析法压制井间地震资料噪声 被引量:3
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作者 王立华 曹辉 +1 位作者 唐金良 吴永栓 《勘探地球物理进展》 2005年第1期32-35,i001-i002,共6页
井间地震资料的随机干扰发育,由于随机干扰的存在,给后续的波场分离与反射成像带来很大困难,为此,必须进行噪声压制。运用coif3小波对两个相邻地震道进行同层次分解,在分解后的小波树中分别提取相同节点号的节点进行重构信号,并对此两... 井间地震资料的随机干扰发育,由于随机干扰的存在,给后续的波场分离与反射成像带来很大困难,为此,必须进行噪声压制。运用coif3小波对两个相邻地震道进行同层次分解,在分解后的小波树中分别提取相同节点号的节点进行重构信号,并对此两重构信号做互相关估计,由于噪声的随机性,如果两重构信号相关系数趋近于零,返回该节点并对它的小波包分解系数进行阈值处理,以消除随机噪声成份。实际资料的处理试验表明,小波包分析法可以较好地压制井间地震资料的随机噪声。 展开更多
关键词 井间地震资料 小波包 分析法 重构信号 随机干扰 随机噪声 反射成像 波场分离 噪声压制 层次分解 相关估计 相关系数 阈值处理 分解系数 地震道 节点 小波树 随机性
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小波变换在牵引供电系统谐波检测中的应用 被引量:1
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作者 赵闻蕾 邹积岩 +1 位作者 赵红丽 张明 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期131-135,共5页
采用一种基于小波包分解系数重构算法的谐波分析方法完成谐波有效值测量和信号畸变定位,实现牵引供电系统的各次谐波跟踪,对谐波的实时补偿提供理论依据。通过利用小波变换将某一信号分解到某一频带上,根据采样频率及其小波包分解尺度... 采用一种基于小波包分解系数重构算法的谐波分析方法完成谐波有效值测量和信号畸变定位,实现牵引供电系统的各次谐波跟踪,对谐波的实时补偿提供理论依据。通过利用小波变换将某一信号分解到某一频带上,根据采样频率及其小波包分解尺度确定频带范围,实现该频带所包含的谐波含量分析,获得频带内所有整数次和非整数次谐波量值,克服谐波测量因频谱泄漏、栅栏效应造成的误差。仿真结果表明,基于小波包分解系数重构算法的谐波含量测量方法得出的结果具有较高的准确性,为谐波检测和滤波补偿提供了可靠的理论基础。 展开更多
关键词 小波变换 小波包分解系数重构算法 有源电力滤波器 谐波 MATLAB/SIMULINK
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