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基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量：2
1
作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
2
作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离
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采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法 被引量：24
3
作者 尹丽 陈富民 +1 位作者 张琦 陈鑫 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期101-107,共7页
针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采... 针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。 展开更多
关键词 心电自适应去噪 集合经验模态分解 过零率 改进阈值函数
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采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法 被引量：16
4
作者 杨磊 杨帆 何艳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期177-184,共8页
针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行... 针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行样本熵分析,接着引入阈值对伪迹分量进行自动识别,识别后的伪迹分量经过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法分解后采用小波阈值降噪;最后采用逆CEEMDAN和逆ICA算法重构信号,达到伪迹去除的目的。采用公开的BCI2000运动想象数据集中60组数据进行实验,结果表明,所提算法的EOG伪迹自动识别正确率达80%,比基于峰度的伪迹识别算法提高约26.7%;采用公开的Klados EEG数据集中15组数据进行实验,结果表明,重构后的EEG信号与纯净的EEG信号的相关系数为0.841,均方根误差较受污染信号降低约56.82%。实验结果证明了所提算法在提高伪迹去除能力的同时能够有效保留有用脑电信息。 展开更多
关键词 脑电图 眼电伪迹 独立成分分析 自适应噪声完备经验模态分解 小波
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基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法 被引量：17
5
作者 蔡念 黄威威 +2 位作者 谢伟 叶倩 杨志景 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2383-2389,共7页
经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分... 经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。 展开更多
关键词 经验模式分解 集合经验模式分解 自适应噪声集合经验模式分解 模态混叠
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基于完全自适应噪声集合经验模态分解与小波变换相结合的GPS/BDS-3多路径误差削弱研究
6
作者 童润发 《现代信息科技》 2022年第15期45-47,51,共4页
多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的... 多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的GPS/BDS-3的实测数据处理分析,实验结果表明,采用CEEMDAN-WT提取多路径相关系数高于小波分析、经验模态分解(EMD),实时削弱多路径误差中使用CEEMDAN-WT比其他两者方法效果更好。 展开更多
关键词 GPS BDS-3 完全自适应噪声集合经验模态分解 恒星日滤波
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抵抗低频高能噪声影响的海上风电结构模态参数识别方法研究
7
作者 董霄峰 时泽坤 彭泓浩 《振动与冲击》 北大核心 2025年第9期214-222,265,共10页
模态参数是体现海上风电结构运行安全状态的关键指标,然而复杂多变的海洋环境会导致实测振动信号中混有大量低频高能噪声,严重影响模态识别精度。为实现海上风电结构模态参数的准确识别,提出一种能够抵抗低频高能噪声影响的模态参数识... 模态参数是体现海上风电结构运行安全状态的关键指标,然而复杂多变的海洋环境会导致实测振动信号中混有大量低频高能噪声,严重影响模态识别精度。为实现海上风电结构模态参数的准确识别,提出一种能够抵抗低频高能噪声影响的模态参数识别方法(CEEMDAN-VMD-SSI,CVS)。首先,利用完全自适应噪声集合经验模态分解法(complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)滤除原始信号中的高频噪声;随后,通过麻雀优化算法(sparrow’s optimization algorithm, SSA)以最小包络熵作为适应度函数迭代计算自适应确定变分模态分解法(variational mode decomposition, VMD)的信号分解层数K和惩罚因子α,实现信号的VMD自适应优化分解以剔除低频高能噪声影响;最后,再采用随机子空间方法实现信号中模态参数的识别提取。研究分别针对构造仿真含噪信号和原型观测信号开展了识别效果对比验证。结果表明:相比于传统模态识别方法,CVS方法在信噪比、波形相似系数、相对误差等参数方面具有更好的有效性和精确性;同时,该方法对实测信号的处理能力强,降噪效果好,能够准确识别结构固有频率、叶轮转动频率(1P)和叶片扫掠频率(3P),具有良好的工程适用性,为后续基于实测数据开展海上风电结构模态参数识别与运行安全评价提供了新思路。 展开更多
关键词 海上风电 模态参数识别 低频高能噪声 完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN) 变分模态分解法(VMD)
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雨刮-风窗摩擦噪声声品质主动控制自适应均衡算法 被引量：1
8
作者 范会志 郭辉 +3 位作者 冯庆宝 孙裴 王岩松 陆仲辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期263-271,共9页
雨刮-风窗摩擦噪声是影响车内声品质的重要因素之一,对其声品质主动控制有利于改善车内声学环境。为了实现对雨刮-风窗摩擦噪声声品质主动控制,提出一种基于集合经验模态分解的权重约束自适应噪声均衡(ensemble-empirical-mode-decompos... 雨刮-风窗摩擦噪声是影响车内声品质的重要因素之一,对其声品质主动控制有利于改善车内声学环境。为了实现对雨刮-风窗摩擦噪声声品质主动控制,提出一种基于集合经验模态分解的权重约束自适应噪声均衡(ensemble-empirical-mode-decomposition weight constrained adaptive noise equalizer,EWCANE)算法。首先通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法分解雨刮-风窗摩擦噪声得到非平稳度较低的固有模式函数分量,计算各分量的方差比以表征各分量对噪声的影响程度;然后基于输入信号和误差信号的欧式范数以自适应对滤波器权重进行约束来降低噪声的瞬态冲击;最后根据方差比调整声音增益因子以均衡各分量的声品质主动控制。经过仿真验证,实车雨刮-风窗摩擦噪声信号响度得到有效降低,改善了雨刮-风窗摩擦噪声的声品质。 展开更多
关键词 雨刮-风窗 声品质主动控制 集合经验模态分解(EEMD) 自适应噪声均衡(ANE)算法
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基于CEEMDAN多尺度改进排列熵和SVM的空化噪声特征提取
9
作者 兀成龙 高翰林 +1 位作者 朱丹丹 李亚安 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期190-197,216,共9页
当水下航行器处于高速航行时就会形成空化噪声,所产生的噪声会严重影响水下航行器的性能和安全。螺旋桨噪声包含着丰富的空化信息,是识别空化状态的有效手段。针对改进排列熵在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同空化状态,提出... 当水下航行器处于高速航行时就会形成空化噪声,所产生的噪声会严重影响水下航行器的性能和安全。螺旋桨噪声包含着丰富的空化信息,是识别空化状态的有效手段。针对改进排列熵在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同空化状态,提出了将改进排列熵与自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)相结合的空化噪声特征提取方法。首先,采用CEEMDAN方法对水下航行器螺旋桨的空化噪声进行分解,提取具有空化特征的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量;其次,选取相关系数最高的IMF分量并计算其多尺度改进排列熵(multi-scale improved permutation entropy, MIPE);最后,基于多尺度改进排列熵,建立支持向量机的特征分类模型。仿真和试验结果表明,该方法具有更好的可分性。 展开更多
关键词 多尺度改进排列熵(MIPE) 自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN) 空化噪声 特征提取
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基于CEEMDAN与改进一维多尺度卷积神经网络结合的滚动轴承故障诊断
10
作者 马宁 赵荣珍 郑玉巧 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第1期45-54,共10页
针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对... 针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对轴承信号进行消噪处理,并利用皮尔逊相关系数法对所得IMF分量进行信号重构;其次,在网络首层将大尺寸卷积核与空洞卷积结合,并引入金字塔场景解析网络提出改进的一维多尺度卷积神经网络,对故障特征信息进行提取,采用PSO算法对卷积核进行参数寻优;最后,融合多尺度特征信息完成网络学习,并输入Sofmax分类器,实现滚动轴承故障诊断.采用西储大学轴承数据集和HZXT-DS-001型双跨综合故障模拟实验台的滚动轴承故障数据进行了验证.结果表明,相比传统故障诊断方法该方法可以得到良好的诊断结果. 展开更多
关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 一维卷积神经网络 多尺度特征提取 特征可视化 故障诊断
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基于改进CEEMDAN-BO-LSTM的短期电价预测
11
作者 秦昆 刘立群 +1 位作者 吴青峰 何俊强 《陕西科技大学学报》 北大核心 2025年第1期169-176,共8页
电价预测对于国家电力市场的销售价格,电力调度和市场波动管理具有重要意义,但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性,提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN),贝叶斯优化(BO)和长短... 电价预测对于国家电力市场的销售价格,电力调度和市场波动管理具有重要意义,但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性,提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN),贝叶斯优化(BO)和长短时记忆网络(LSTM)的短期电价预测模型.ICEEMDAN将原始数据分解为多个本征模态函数(IMF)和一个残差序列,然后将IMF分量重构为高频,中频和低频三个子序列,将子序列和残差序列分别与相关因素结合,重构为四个多维特征矩阵,输入BO-LSTM模型进行训练,最后得到预测结果.用西班牙国家电网公司Red Electric Espana运营数据进行算例分析,结果表明ICEEMDAN-BO-LSTM模型具有更高的准确度,在电价跳跃点和峰值点处预测结果表现出色,与其他方法相比预测效果更好,对能源企业和国家电力市场调控策略具有实用价值. 展开更多
关键词 电价预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 贝叶斯优化 长短期记忆网络
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基于多尺度分解的微地震噪声压制与初至检测方法研究 被引量：8
12
作者 唐杰 温雷 +1 位作者 李聪 戚瑞轩 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期517-523,共7页
地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提... 地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提出了一种自适应间隔阈值去除固有模态中噪声成分的方法,最后将去噪后的分量相加重构去噪后的信号。应用Hilbert变换计算每个分量的振幅,然后计算持续能量比,利用给定的阈值找到局部最大值,计算得到高能量的地震信号的到达时间。理论模型数据及实际微地震资料的处理结果表明,去噪后数据的信噪比得到了改进,相对于传统的空间域滤波与变换域阈值去噪,该去噪方法具有显著的优势及较好的应用价值,与Hilbert变换结合的初至检测方法可以有效地检测微地震信号初至。 展开更多
关键词 微地震 随机噪声压制 改进的完备总体经验模态分解 固有模态函数 自适应间隔阈值 重构 初至检测
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基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取 被引量：2
13
作者 王淑青 罗平章 +2 位作者 胡文庆 柯洋洋 张家豪 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期198-202,216,共6页
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有... 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 小波包分解 自适应噪声完备经验模态分解 能量熵 特征提取
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基于多模态低秩处理的沙漠地震随机噪声压制 被引量：1
14
作者 张珊 李月 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第2期111-118,共8页
沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法(R... 沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法(ROSL:Robust Orthonormal Subspace Learning)有效融合。首先利用CEEMDAN算法对沙漠地震数据进行分解,将分解得到的所有模态拼成一幅新记录,并对其进行低秩分解,再将得到的稀疏部分中每道的所有模态重新叠加获得去噪结果。二者相结合,不仅解决了单一的低秩处理对沙漠地震数据效果不明显的问题,同时也规避了要对CEEMDAN算法分解得到的模态进行取舍的难题。模拟实验和实际数据处理表明,该算法压制低频随机噪声具有明显的优势,同时对有效信号的保幅均能保证在85%以上,对实际数据中面波的压制也相对比较彻底。 展开更多
关键词 自适应噪声辅助的集合经验模态分解 鲁棒标准正交子空间 随机噪声 沙漠地震信号
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基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别 被引量：4
15
作者 李艺江 陈克 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期224-230,共7页
为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)... 为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transform,WT),实现一层降噪后进行重构;并采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对重构信号获取主分向量,同时使用主分量衰减方法剔除较小主分量,实现二层降噪。运用模拟仿真信号验证上述方法对复杂含噪信号有降噪效果。通过对采集的工况数据降噪处理,计算路径传递率并得到贡献量。将各降噪方法应用于工况传递路径模型中对比分析,发现经过本文方法降噪后模型的合成响应与实测响应准确性较高,降噪效果较优。 展开更多
关键词 声学 完备集合经验模态分解 小波变换 奇异值分解 工况传递路径 噪声源识别
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基于二次分解和JSO-TCN模型的短期光伏功率预测
16
作者 钟璐 杨华 +4 位作者 李世林 亢丽君 马光文 朱燕梅 黄炜斌 《水力发电》 CAS 2024年第11期74-80,105,共8页
针对光伏功率数据稳定性低、波动性大以及通过单一模型难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解和JSO-TCN模型的光伏预测模型。该模型首先通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对实际光伏功率数据进行分解;然... 针对光伏功率数据稳定性低、波动性大以及通过单一模型难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解和JSO-TCN模型的光伏预测模型。该模型首先通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对实际光伏功率数据进行分解;然后分别计算各分量的样本熵,并通过K-means++聚类为高频、中频和低频3个分量,再利用变分模态分解(VMD)对熵值最高的模态分量进行二次分解;最终将处理后的数据输入到时序卷积网络(TCN)中并采用水母优化算法(JSO)对TCN进行参数优选。以西南地区某光伏电站为例,相比于其他模型,本模型在3类指标上均具有优势,决定系数(R 2)为98.29%、平均绝对误差(MAE)为0.481 MW、均方根误差(RMSE)为0.674 MW。由此可知,基于二次分解和JSO-TCN模型预测精度高、误差小,能够为该地区电网调度提供参考。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 变分模态分解 样本熵 K-means++聚类 水母优化算法 时序卷积网络
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基于ARIMA改进的实时动态滑坡预测模型
17
作者 冯文杰 王习东 叶永 《信息技术与信息化》 2024年第2期7-11,共5页
针对应急救援环境下,滑坡实时动态位移测量存在数据波动范围广、噪声大、模态混叠等问题,提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-ARIMA的组合预测模型。首先基于自适应噪声完备集合的经验模态分解算法,将添加PPP定位偏差噪声的斋藤模型信号分解... 针对应急救援环境下,滑坡实时动态位移测量存在数据波动范围广、噪声大、模态混叠等问题,提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-ARIMA的组合预测模型。首先基于自适应噪声完备集合的经验模态分解算法,将添加PPP定位偏差噪声的斋藤模型信号分解为多个本征模态函数,并且根据K-means聚类算法将物理意义相近的本征模态函数进行聚类重构;然后针对多个聚类重构分量,构建最优的差分自回归移动平均预测模型;最后将聚类重构分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值。实验结果表明,组合模型的MAPE指标相对于ARIMA单模型提高了2.16%,解决了ARIMA预测模型存在的突变量不敏感、剩余滑坡预测时间不准等问题。在救援环境下,采用所提出的模型对实时动态滑坡进行预警预测具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 滑坡 集合自适应噪声经验模态分解 聚类 时序数据预测 模态混叠 PPP
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基于实时滑动分解的融合时空图卷积流量预测研究
18
作者 牛帅 王景升 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4002-4013,共12页
为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑... 为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑动分解方法,此方法使得训练集随着时间轴动态变化,在每次分解过程中使用的均是实时和历史信息并未使用未来信息,更加符合实时预测任务需求。紧接着,利用自适应噪声完备集合经验模态分解技术将交通流数据进行分解得到一系列本征模态函数分量,将分量分别按照邻近、日和周相关等时段构建多尺度输入以表达时序数据的时间相似性;然后,构建一个时空融合网络有向图,有向图由表示时间相似性的时间图和反映空间连通流向性的空间图组成,用以表达路网节点所包含的时空相似性信息;同时,在模型训练过程中通过引入时空注意力机制使得模型自适应为时空关系分配不同的权重以便关注相似性更强的关键节点来提高模型预测精度。最后,为了验证EASTGCN模型的稳定性和鲁棒性,分别设计了多因素输入实验和多步长对比实验,并在公开的数据集上进行了实例验证。研究结果表明,EASTGCN模型在多步长预测任务中指标增幅跨度最小且性能最稳定;多因素输入的EASTGCN模型在PEMS04数据集的MAE、RMSE指标上相对于单因素输入模型来说分别降低3.83%~27.03%、4.24%~12.77%,在PEMS08数据集的MAE、RMSE指标上降低0.91%~38.69%、0.07%~31.21%。总的来说,EASTGCN模型不论是在长期预测任务还是在预测精度上均有更好的表现,实时滑动分解方法为“分解+预测”组合模型提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 流量预测 时空图卷积 自适应噪声完备集合经验模态分解 多尺度输入 实时滑动
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基于多层信号分解的混凝土拱坝变形监测模型
19
作者 王子轩 欧斌 +3 位作者 陈德辉 杨石勇 赵定柱 傅蜀燕 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1-9,共9页
为了充分挖掘大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,本文提出了一种大坝变形监测模型.首先,该模型通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对变形监测数据进行分解处理.在分解过程中融入样本熵(SE)和K-均值聚类,以确保得到的模... 为了充分挖掘大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,本文提出了一种大坝变形监测模型.首先,该模型通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对变形监测数据进行分解处理.在分解过程中融入样本熵(SE)和K-均值聚类,以确保得到的模态分量(IMF)个数能够准确描述大坝变形.然后,对于高频IMF分量,采用变分模态分解(VMD)进行二次分解,并利用偏最小二乘法(PLS)分析变形序列影响因子,以提取最佳的IMF分量作为后续模型的输入因子.最后,利用改进的共生生物搜索算法(ISOS)结合长短期记忆神经网络(LSTM)进行大坝变形的准确预测.研究结果表明:相较于单层信号处理,本文通过二次信号处理可以显著提升模型的预测精度;对二次分解后的IMFs分量进行PLS筛选可以有效避免模型的冗余性,提高计算效率;相较于各对比模型,本文模型在各测点上均具有较好的预测精度和稳定性.本文提出的模型能够深入挖掘大坝监测数据中的拓扑关系,有效保留数据中的高频有用信息,从而提高预测的准确性和平滑性,展示出较好的预测精度和泛化能力. 展开更多
关键词 大坝变形 自适应噪声完全集合经验模态分解 样本熵 K-均值聚类算法 改进的共生生物搜索算法 变分模态分解
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基于ICEEMDAN-PE-GDBO-LSSVM的风电功率预测
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作者 汪繁荣 张旭东 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期57-62,共6页
随着可再生能源特别是风电的高比例接入,电网面临着前所未有的不确定性和波动性挑战。为准确预测风电功率,提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-排列熵(PE)-改进的蜣螂优化算法(GDBO)-最小支持二乘向量机(LSSVM... 随着可再生能源特别是风电的高比例接入,电网面临着前所未有的不确定性和波动性挑战。为准确预测风电功率,提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-排列熵(PE)-改进的蜣螂优化算法(GDBO)-最小支持二乘向量机(LSSVM)的组合模型。首先使用ICEEMDAN对风电数据进行分解,从而降低复杂度;之后根据PE对分解后得到的各分量进行聚合,再使用GDBO算法对LSSVM的关键参数进行寻优,以得到最佳预测模型;最后使用优化模型对各聚合分量分别进行预测和叠加,得到总的预测结果。基于国内风电场数据集进行实验验证,结果表明所提方法有较高的预测精度,均方根误差比单一的LSSVM模型低61.39%,在工程实践中具有更为广阔的应用前景。 展开更多
关键词 风电功率预测 自适应噪声完全集合经验模态分解 改进的蜣螂优化算法 排列熵 改进的完全集合经验模态分解 最小支持二乘向量机 分量聚合
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