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海面通信信号处理技术研究被引量：1: 1; 作者刘健《舰船科学技术》北大核心 2021年第6期124-126,共3页; 为保证船舶在海面上的行驶安全,与岸上基站保持实时通信十分必要。鉴于此,为提高实时通信质量,进行海面通信信号处理研究具有重要的现实意义。首先利用经验模态分解技术分解得到独立IMF分量,然后利用独立成分分析解模态混叠现象,最后进... 展开更多; 关键词信号处理技术海面通信信号经验模态分解技术独立成分分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测被引量：51: 2; 作者岳晓宇彭显刚林俐《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期146-150,共5页; 为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解... 展开更多; 关键词风电预测集合经验模态分解技术支持向量机鲸鱼优化算法组合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

软件数值积分误差原因分析及改进办法被引量：21: 3; 作者张永强宋建江 +1 位作者屠良尧薛姗《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期419-423,共5页; 针对困扰工程使用的软件积分在加速度积分为速度和位移时的误差原因进行详细分析,并且汇总提出一些相应的改进方法。将高通滤波、分段多项式拟合以及经验模态分解(empiricalmodedecomposition)技术应用于消除数值积分的误差影响,并详细... 展开更多; 关键词数值积分趋势项高通滤波分段多项式拟合经验模态分解技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN-ConvLSTM组合模型的云计算负载预测方法被引量：4: 4; 作者赵鹏周建涛赵大明《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期642-650,共9页; 随着云计算技术的快速发展,越来越多的用户选择使用云服务。负载请求与资源供应的不匹配问题日益凸显,使得用户请求无法得到及时响应,极大地影响云服务质量,实时预测负载请求,将有助于及时供应资源。针对云计算环境中的负载预测方法性... 展开更多; 关键词云计算负载预测卷积长时序神经网络(ConvLSTM) 模态分解技术贝叶斯优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名海面通信信号处理技术研究被引量：1: 1; 作者刘健; 机构山西机电职业技术学院; 出处《舰船科学技术》北大核心 2021年第6期124-126,共3页; 文摘为保证船舶在海面上的行驶安全,与岸上基站保持实时通信十分必要。鉴于此,为提高实时通信质量,进行海面通信信号处理研究具有重要的现实意义。首先利用经验模态分解技术分解得到独立IMF分量,然后利用独立成分分析解模态混叠现象,最后进行源通信信号重构,实现海面通信信号去噪。结果表明,与基于异构补偿的自适应反馈滤波方法、独立成分分析法和经验模态分解法相比,经研究方法去噪后,信噪比(SNR)和均方误差(RMSE)均要更优,证明了方法的去噪处理效果。; 关键词信号处理技术海面通信信号经验模态分解技术独立成分分析; Keywords signal processing technology sea communication signal empirical mode decomposition technology independent component analysis; 分类号 U214.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测被引量：51: 2; 作者岳晓宇彭显刚林俐; 机构华北电力大学电气与电子工程学院广东工业大学自动化学院; 出处《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期146-150,共5页; 文摘为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。; 关键词风电预测集合经验模态分解技术支持向量机鲸鱼优化算法组合模型; Keywords wind power forecasting ensemble empirical mode decomposition (EEMD) support vector machine (SVM) whales optimization algorithm( WOA) combination model; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名软件数值积分误差原因分析及改进办法被引量：21: 3; 作者张永强宋建江屠良尧薛姗; 机构上海东昊测试技术有限公司江苏东华测试技术有限公司; 出处《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期419-423,共5页; 基金科技部科技型中小企业技术创新基金(05C26213100459) 江苏省软件和集成电路产业专项经费项目(桥梁建筑物安全与健康检测平台软件)资助。~~; 文摘针对困扰工程使用的软件积分在加速度积分为速度和位移时的误差原因进行详细分析,并且汇总提出一些相应的改进方法。将高通滤波、分段多项式拟合以及经验模态分解(empiricalmodedecomposition)技术应用于消除数值积分的误差影响,并详细论述各种处理方法的优缺点。用巴东大桥实测的地脉动数据进行数值积分处理,取得满意的积分效果,说明文中消除趋势项的方法是有效可行的。; 关键词数值积分趋势项高通滤波分段多项式拟合经验模态分解技术; Keywords Numerical integration Trend High pass filter Piecewise polynomial fitting Empirical mode decomposition; 分类号 TB115 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CEEMDAN-ConvLSTM组合模型的云计算负载预测方法被引量：4: 4; 作者赵鹏周建涛赵大明; 机构内蒙古大学计算机学院蒙古文智能信息处理技术国家地方联合工程研究中心生态大数据教育部工程研究中心内蒙古自治区云计算与服务软件工程实验室内蒙古自治区社会计算与数据处理重点实验室内蒙古自治区大数据分析技术工程实验室内蒙古自治区纪检监察大数据重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期642-650,共9页; 基金国家自然科学基金(62162046) 内蒙古科技攻关项目(2021GG0155) +1 种基金内蒙古自然科学基金(2019GG372)。; 文摘随着云计算技术的快速发展,越来越多的用户选择使用云服务。负载请求与资源供应的不匹配问题日益凸显,使得用户请求无法得到及时响应,极大地影响云服务质量,实时预测负载请求,将有助于及时供应资源。针对云计算环境中的负载预测方法性能低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解和卷积长时序神经网络组合模型(CEEMDAN-ConvLSTM)的云计算负载预测方法。首先运用自适应噪声的完备经验模态(CEEMDAN)分解技术对数据序列进行分解操作,将其转换为若干个易于分析和建模的子序列;然后运用卷积长时序神经网络(ConvLSTM)预测模型对这一系列子序列进行建模预测,并采用基于多进程并行计算的研究思路,实现多序列并行预测及贝叶斯优化调参;最后将预测值综合叠加以获得整个模型的预测输出,从而实现对原始复杂序列数据进行高精度预测的目标。使用Google集群工作负载数据集进行实验验证,实验结果表明,CEEMDAN-ConvLSTM组合模型具有良好的预测效果,相比自回归差分移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积长时序神经网络(ConvLSTM),所提模型预测均方根误差(RMSE)指标分别提升了30.9%,30.1%和22.5%。; 关键词云计算负载预测卷积长时序神经网络(ConvLSTM) 模态分解技术贝叶斯优化; Keywords Cloud computing Load prediction Convolutional long short-term memory(ConvLSTM) Modal decomposition technique Bayesian optimization; 分类号 TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	海面通信信号处理技术研究	刘健	《舰船科学技术》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测	岳晓宇彭显刚林俐	《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心	2020	51	在线阅读下载PDF 职称材料
3	软件数值积分误差原因分析及改进办法	张永强宋建江屠良尧薛姗	《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	21	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于CEEMDAN-ConvLSTM组合模型的云计算负载预测方法	赵鹏周建涛赵大明	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料