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基于改进经验模态分解法和T-Copula的短期负荷预测
被引量：
1
1
作者
洪居华
林毅
+3 位作者
刘友波
余希
郑欢
蔡期塬
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2020年第11期24-29,39,共7页
为解决短期负荷预测问题,进一步提高预测精度,提出了一种混合型短期负荷预测模型。采用改进的经验模态分解法将负荷分解为若干低频分量;为补偿信号分解过程中的信息损失,利用T-Copula将相关变量的影响纳入模型中,从风险值中提取峰值负...
为解决短期负荷预测问题,进一步提高预测精度,提出了一种混合型短期负荷预测模型。采用改进的经验模态分解法将负荷分解为若干低频分量;为补偿信号分解过程中的信息损失,利用T-Copula将相关变量的影响纳入模型中,从风险值中提取峰值负荷二元变量,以提高高峰时段的负荷预测精度;将改进经验模态分解法和T-Copula得到的数据应用于深度置信网络,预测未来特定时间的负荷需求;用平均绝对百分率误差和均方根误差评估了该负荷预测模型的性能。结果表明,与传统的预测方法相比,所提模型具有较高的预测精度。
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关键词
负荷预测
改进经验模态分解法
峰值负荷
深度置信网络
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职称材料
基于改进EMD的微机械陀螺随机误差建模方法
被引量：
23
2
作者
杨菊花
刘洋
+2 位作者
陈光武
魏宗寿
邢东峰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期196-204,共9页
为了降低微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差,提出一种将改进的经验模态分解法(EMD)与传统建模滤波方法相结合的新方法对随机误差进行处理。首先采用传统EMD算法将信号分解为有限个本征模态函数(IMF),并根据皮尔逊相关系数准则和噪声统计特...
为了降低微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差,提出一种将改进的经验模态分解法(EMD)与传统建模滤波方法相结合的新方法对随机误差进行处理。首先采用传统EMD算法将信号分解为有限个本征模态函数(IMF),并根据皮尔逊相关系数准则和噪声统计特性提出一种筛选机制,将IMF分为噪声IMFs、混叠IMFs和信号IMFs 3类;其次,对混叠IMFs进行时间序列建模,建模完成后进行卡尔曼滤波拟合;最后,将建模滤波后的混叠IMFs与信号IMFs进行重构,得到最终去噪信号。实验分析结果表明,本文方法在抑制随机误差的效果上有明显的优势,极大地改善了信号的质量,提高了惯导的解算精度。
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关键词
微机械陀螺
随机误差
改进经验模态分解法
时间序列模型
KALMAN滤波
ALLAN方差
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职称材料
基于改进EMD和RBFNN的短期风速预测模型
被引量：
5
3
作者
尹子中
陈众
+3 位作者
黄健
俞晓鹏
邱强杰
文亮
《广东电力》
2016年第4期34-38,44,共6页
为提高短期风速预测精度,提出改进经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的短期风速预测模型。首先,利用极值点对称延拓法对预处理过的风速序列进...
为提高短期风速预测精度,提出改进经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的短期风速预测模型。首先,利用极值点对称延拓法对预处理过的风速序列进行处理,以抑制传统EMD在分解过程中所引起的边缘效应,并引用分段三次埃米特插值法解决传统EMD包络线的过冲或欠冲问题;然后,利用改进EMD将风速序列分解成各本征模态(intrinsic mode function,IMF)分量,再针对各分量分别构建各自的RBFNN模型进行预测;最后,将各分量的预测结果进行重构、叠加,得到最终的原始风速预测值。实验结果表明,改进的EMD-RBFNN预测模型能有效地提高风速预测精度,并具有一定的应用价值。
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关键词
风速预测
改进经验模态分解法
径向基函数神经网络
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职称材料
题名
基于改进经验模态分解法和T-Copula的短期负荷预测
被引量：
1
1
作者
洪居华
林毅
刘友波
余希
郑欢
蔡期塬
机构
国网福建经研院
四川大学电气工程学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2020年第11期24-29,39,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51977133)
售电市场竞争能力评估技术及分析模型研究(GHJS1800020)。
文摘
为解决短期负荷预测问题,进一步提高预测精度,提出了一种混合型短期负荷预测模型。采用改进的经验模态分解法将负荷分解为若干低频分量;为补偿信号分解过程中的信息损失,利用T-Copula将相关变量的影响纳入模型中,从风险值中提取峰值负荷二元变量,以提高高峰时段的负荷预测精度;将改进经验模态分解法和T-Copula得到的数据应用于深度置信网络,预测未来特定时间的负荷需求;用平均绝对百分率误差和均方根误差评估了该负荷预测模型的性能。结果表明,与传统的预测方法相比,所提模型具有较高的预测精度。
关键词
负荷预测
改进经验模态分解法
峰值负荷
深度置信网络
Keywords
load forecasting
improved emprical mode decomposition(IEMD)
peak load
deep belief network
分类号
TM761 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进EMD的微机械陀螺随机误差建模方法
被引量：
23
2
作者
杨菊花
刘洋
陈光武
魏宗寿
邢东峰
机构
兰州交通大学交通运输学院
兰州交通大学自动控制研究所
甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期196-204,共9页
基金
国家自然科学基金(61863024,71761023)
甘肃省高等学校科研项目(2018C-11,2018A-22)
甘肃省自然基金(17JR5RA089,18JR3RA130)资助.
文摘
为了降低微机械(MEMS)陀螺仪的随机误差,提出一种将改进的经验模态分解法(EMD)与传统建模滤波方法相结合的新方法对随机误差进行处理。首先采用传统EMD算法将信号分解为有限个本征模态函数(IMF),并根据皮尔逊相关系数准则和噪声统计特性提出一种筛选机制,将IMF分为噪声IMFs、混叠IMFs和信号IMFs 3类;其次,对混叠IMFs进行时间序列建模,建模完成后进行卡尔曼滤波拟合;最后,将建模滤波后的混叠IMFs与信号IMFs进行重构,得到最终去噪信号。实验分析结果表明,本文方法在抑制随机误差的效果上有明显的优势,极大地改善了信号的质量,提高了惯导的解算精度。
关键词
微机械陀螺
随机误差
改进经验模态分解法
时间序列模型
KALMAN滤波
ALLAN方差
Keywords
micro-electromechanical system gyroscope
random error
improved empirical mode decomposition
time-series model
Kalman filtering
Allan variance
分类号
TH824.3 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于改进EMD和RBFNN的短期风速预测模型
被引量：
5
3
作者
尹子中
陈众
黄健
俞晓鹏
邱强杰
文亮
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
邵阳市电力经济技术研究所
出处
《广东电力》
2016年第4期34-38,44,共6页
文摘
为提高短期风速预测精度,提出改进经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的短期风速预测模型。首先,利用极值点对称延拓法对预处理过的风速序列进行处理,以抑制传统EMD在分解过程中所引起的边缘效应,并引用分段三次埃米特插值法解决传统EMD包络线的过冲或欠冲问题;然后,利用改进EMD将风速序列分解成各本征模态(intrinsic mode function,IMF)分量,再针对各分量分别构建各自的RBFNN模型进行预测;最后,将各分量的预测结果进行重构、叠加,得到最终的原始风速预测值。实验结果表明,改进的EMD-RBFNN预测模型能有效地提高风速预测精度,并具有一定的应用价值。
关键词
风速预测
改进经验模态分解法
径向基函数神经网络
Keywords
wind speed prediction
improved empirical mode decomposition（EMD）
radial basis function neural network（RBFNN）
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TB115 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进经验模态分解法和T-Copula的短期负荷预测
洪居华
林毅
刘友波
余希
郑欢
蔡期塬
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进EMD的微机械陀螺随机误差建模方法
杨菊花
刘洋
陈光武
魏宗寿
邢东峰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
23
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进EMD和RBFNN的短期风速预测模型
尹子中
陈众
黄健
俞晓鹏
邱强杰
文亮
《广东电力》
2016
5
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职称材料
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