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基于HPM-JTM混合模型参数估计优化的非高斯过程模拟
1
作者 罗颖 程彦凯 +2 位作者 韩艳 刘雨辰 胡朋 《振动与冲击》 北大核心 2025年第14期1-10,共10页
由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model... 由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model,HPM)和Johnson转换模型(Johnson transformation model,JTM)提供了非高斯过程与标准高斯过程之间的显式转换。针对HPM-JTM混合模型,该研究探讨了如何进一步提升模拟效率。首先,为了避免迭代过程,基于支持向量回归优化了HPM和JTM参数估计流程,提高了参数估计效率;随后,通过谐波合成法和线性滤波法的模拟流程对比,在非高斯过程模拟中采用线性滤波法能够提升模拟效率;最后,结合波浪场和脉动风场的实例分析,展示了改进流程的精度和效率。结果表明,改进流程能够在保证精度的同时实现多变量非高斯过程的高效模拟。 展开更多
关键词 非高斯过程模拟 Hermite多项式模型-Johnson转换模型(HPM-JTM)混合模型 参数估计 支持向量回归 线性滤波法
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基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别
2
作者 沈瑜 刘广辉 +2 位作者 马翾鹏 许佳文 严源 《汽车技术》 北大核心 2025年第5期22-28,共7页
为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的... 为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的观测概率联合隐马尔可夫模型,识别当前时刻车辆驾驶意图。采用NGSIM中US-101数据集验证模型效果,结果表明:双参考线的高斯混合-隐马尔可夫模型对车道保持、车辆变道识别准确率分别达到93.33%、92.24%,具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 自动驾驶 驾驶意图识别 高斯混合模型 隐马尔可夫模型 Frenet坐标系
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基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法 被引量：1
3
作者 孔祥书 郑文刚 +3 位作者 张馨 王明飞 单飞飞 赵倩 《农业工程学报》 北大核心 2025年第4期309-317,共9页
针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network... 针对模型预测控制在菇房节能控制中存在纯数据驱动温度预测模型可解释性差、优化求解速度慢等问题,该研究提出了一种基于数据-物理混合模型的菇房空调节能控制方法。首先,使用门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network, GRU)与注意力机制(attention)作为预测模型,将菇房内部热平衡方程纳入损失函数中,实现基于数据-物理混合模型的菇房温度预测方法。然后,基于模型输出与参考轨迹的偏离程度和设备控制量建立目标函数。最后,利用改进型Adam算法快速地求解出空调在控制时域内的最优控制序列,实现菇房空调能耗最优控制。试验结果表明:与纯数据驱动的GRU模型相比,本文所提出的菇房温度预测模型,预测精度提高18%,均方根误差可控制在0.10℃内。与自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化算法相比,改进型Adam算法适应度值降低6%,与带精英策略的快速非支配排序遗传算法相比(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ, NSGA-Ⅱ)运算时长减少81%。与传统的阈值控制方法相比,本文所提出的模型预测控制方法跟踪精度提高63%,控制精度的均方根误差平均降低了73%,空调能耗平均降低了12%。该研究为菇房空调的节能控制提供了有效的控制方法。 展开更多
关键词 节能 模型预测控制 深度学习 数据-物理混合驱动模型 菇房
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基于复合高斯混合模型的主动配电网全局概率电压灵敏度分析 被引量：1
4
作者 张认 王健 +2 位作者 商洁 海晨 刘皓明 《电网技术》 北大核心 2025年第1期295-305,I0096-I0099,共15页
高比例分布式电源(distributed generation,DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network,ADN)电压波动,并使ADN电压安全分析愈加复杂,故提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的全局概率电压灵敏... 高比例分布式电源(distributed generation,DG)的随机性加剧了主动配电网(active distribution network,ADN)电压波动,并使ADN电压安全分析愈加复杂,故提出了一种基于复合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的全局概率电压灵敏度分析方法。首先推导基于节点道路交集阻抗的ADN全局电压灵敏度解析模型,量化所有节点功率波动对节点电压的影响。考虑到多个节点注入功率不确定性的叠加影响下,电压波动呈现非高斯分布特征,采用高斯混合模型刻画DG和负荷预测误差的概率特征。然后,基于全局灵敏度矩阵对DG和负荷预测误差GMM的仿射变换,构建源荷功率波动与电压波动的概率解析式。最后,推导DG和负荷不确定性对电压波动综合影响的复合GMM特征函数,建立基于复合GMM的全局概率电压灵敏度分析模型。算例结果表明,所提方法能够反映所有节点注入功率波动对节点电压波动影响的概率特征,可快速准确计算出ADN电压运行的越限概率。 展开更多
关键词 主动配电网 不确定性 复合高斯混合模型 全局电压灵敏度 电压越限
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基于分布式模型预测控制的电-氢混合储能系统控制策略 被引量：1
5
作者 余晋宇 周荔丹 +3 位作者 于天佑 王子强 赵轩辉 姚钢 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期114-124,共11页
储能系统具备平抑新能源波动、储存多余电能等作用,但单一类型的储能单元因响应速度、容量等限制难以满足需求。为提升孤岛直流微电网新能源消纳能力,提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的电-氢混合储能系统控制方案,可充分发挥锂... 储能系统具备平抑新能源波动、储存多余电能等作用,但单一类型的储能单元因响应速度、容量等限制难以满足需求。为提升孤岛直流微电网新能源消纳能力,提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的电-氢混合储能系统控制方案,可充分发挥锂电池高功率密度和一体化可再生燃料电池高能量密度的优势。首先,针对电、氢储能子系统分别设计DMPC控制器,可实现正常工况下电、氢储能分别支撑高、低频负荷,降低电储能充放电次数,延长寿命;而在氢储能停机工况下,可实现电储能单独支撑负荷,维持系统稳定。其次,考虑电、氢储能响应速度差异,基于DMPC代价函数的荷电状态恢复项,引入了权重自适应算子,避免了负责快速响应的电储能平均电压恢复能力突降,提高了直流电压暂态稳定性。最后,通过Simulink仿真验证了所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 孤岛直流微电网 分布式模型预测控制 电-氢混合储能 燃料电池 暂态稳定
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数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统优化调度综述 被引量：1
6
作者 范宏 徐涛 贾庆山 《南方电网技术》 北大核心 2025年第3期174-187,共14页
为了实现数据中心的节能和减排,将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理,并分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。然后,详细介绍了数据中心... 为了实现数据中心的节能和减排,将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理,并分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。然后,详细介绍了数据中心的负荷预测模型以及数据-模型混合驱动在数据中心综合能源系统中的应用现状,在此基础上,提出了一种基于数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统调度策略框架。最后,对目前研究存在的问题进行了讨论,并对未来的发展方向做出展望,为该领域的研究人员提供参考。 展开更多
关键词 数据中心 综合能源系统 数据-模型混合驱动 优化调度
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基于各向异性混合核函数高斯过程回归的RC柱概率抗剪承载力模型 被引量：1
7
作者 李启明 张鹏飞 +1 位作者 喻泽成 余波 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期287-295,共9页
针对钢筋混凝土(RC)柱抗剪承载力传统预测模型的非线性逼近能力不足且无法合理描述不确定性所存在的缺陷,提出一种基于各向异性混合核函数高斯过程回归的RC柱概率抗剪承载力预测模型。首先,基于核函数相加性和自动相关性,构造出一种新... 针对钢筋混凝土(RC)柱抗剪承载力传统预测模型的非线性逼近能力不足且无法合理描述不确定性所存在的缺陷,提出一种基于各向异性混合核函数高斯过程回归的RC柱概率抗剪承载力预测模型。首先,基于核函数相加性和自动相关性,构造出一种新型的各向异性混合核函数;然后,结合高斯过程回归原理和各向异性混合核函数,建立了RC柱的概率抗剪承载力模型;进而采用极大似然估计法,确定了RC柱概率抗剪承载力模型的超参数;最后,基于91组剪切破坏RC柱的试验数据,通过与传统核函数形式和传统模型进行对比分析,验证了该模型的有效性。结果表明:与传统核函数相比,各向异性混合核函数的确定性预测指标均方根误差R_(MSE)和平均绝对误差M_(AE)分别降低约16%和19%,概率性预测值指标负对数预测密度N_(LPD)和平均标准化对数损失M_(SLL)分别降低约15%和23%;与传统机器学习模型相比,本文模型的均方根误差R_(MSE)和平均绝对误差M_(AE)分别降低约38%和39%;根据所提出的概率模型能够建立概率密度函数曲线和置信区间,从而合理描述抗剪承载力的不确定性并校准分析传统模型的预测精度。 展开更多
关键词 钢筋混凝土柱 各向异性混合核函数 高斯过程回归 概率抗剪承载力模型 不确定性
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基于非线性混合效应模型的东北红松树高-胸径关系
8
作者 李欣宇 叶尔江·拜克吐尔汉 +3 位作者 王娟 张新娜 张春雨 赵秀海 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期38-48,共11页
【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数... 【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数据随机分为建模数据(80%)和检验数据(20%)。对常见的15个树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的模型作为基础模型,并将胸高断面积、优势木平均高和林分平均胸径加入基础模型,构建最优广义模型。同时,引入样方水平的随机效应,分别构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,并评价两个固定效应模型与两个混合效应模型的拟合能力和预测精度。使用检验数据验证模型预测精度,采用固定效应模型的平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)3种预测类型进行比较。此外,对混合模型在随机抽取、抽胸径最大、抽胸径最小和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)4种抽样方案下的预测精度和样本数量关系进行分析。【结果】(1)Prodan模型为最优基础模型(R2、RMSE、MAE分别为0.841、3.335 m、2.492 m),加入林分平均胸径、优势木平均高和胸高断面积的广义模型预测精度更高(R2、RMSE、MAE分别为0.914、2.449 m、1.816 m)。引入样方随机效应后,模型的精度显著提升(基础混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.961、1.652 m、1.231 m,广义混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.958、1.719 m、1.288 m)。(2)通过检验数据验证模型精度,结果表明模型预测精度均表现为MPA>FPA>MPS,广义模型预测精度总体优于基础模型。(3)4种抽样方案中,抽取平均木的抽样方法表现最佳,当抽取8株时,预测能力最优;在实际应用中,考虑人工成本与经济成本,抽取5株平均木测量树高以估计随机参数的方法亦合理可行。【结论】将林分因子和样方效应引入基础模型能够显著提高红松树高-胸径模型的精度,采用抽取平均木的抽样方法预测精度更高。本研究探讨了非线性混合效应模型下红松树高与胸径的关系,为精准预测东北主要建群种红松树高值以及后续实地调查与经营管理提供理论基础与实践参考。 展开更多
关键词 红松 树高-胸径模型 广义模型 非线性混合效应模型 抽样设计
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基于高斯混合模型双向聚类重采样和随机森林构建DLBCL早期复发预测模型
9
作者 王俊霞 张岩波 +9 位作者 余红梅 曹红艳 周洁 乔宇 张高源 于凯 王雪嫚 郭玉娇 赵志强 罗艳虹 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期7-11,17,共6页
目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的... 目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的治疗提供参考。方法首先使用一种基于高斯混合模型双向聚类重采样的类别不平衡处理方法(Gaussian mixture model,GMM-GMM)处理数据,并与随机过采样(random over sampling,ROS)、合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)、Borderline-1 SMOTE、Borderline-2 SMOTE、GMM上采样、GMM下采样、SMOTE+RUS、SMOTE+GMM和GMM+RUS进行比较,然后以RF作为分类器验证10种类别不平衡方法的性能,之后为验证RF的性能,在处理后的数据集上使用logistic回归和决策树(decision tree,DT)作为对照,最后从区分度和校准度两方面对模型进行评价。结果在本文所有模型中,采用GMM-GMM的RF模型取得了相对最优的分类性能(accuracy=0.79,AUC=0.87,sensitivity=0.71,specificity=0.87,G-means=0.79,MSE=0.21)。结论GMM-GMM优于其他传统的重采样方法,结合RF用于DLBCL患者早期复发的预测取得了相对较好的分类结果,可以很好地实现对DLBCL患者早期复发的预测。 展开更多
关键词 类别不平衡 高斯混合模型聚类重采样 随机森林 复发预测 弥漫大B细胞淋巴瘤
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基于混合高斯模型和Wasserstein距离的源荷场景构建方法
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作者 徐胜男 李凌昊 +4 位作者 蔡帜 王伟 段子恒 俞耀文 赵勇 《智慧电力》 北大核心 2025年第5期109-115,共7页
随着可再生能源并网规模的不断扩大,电力系统源荷双侧呈现出显著的不确定性。针对现有研究方法在源荷不确定性多峰分布特性表征及典型/极端场景筛选完备性方面存在的局限性,提出基于混合高斯模型(GMM)和Wasserstein距离的源荷场景构建... 随着可再生能源并网规模的不断扩大,电力系统源荷双侧呈现出显著的不确定性。针对现有研究方法在源荷不确定性多峰分布特性表征及典型/极端场景筛选完备性方面存在的局限性,提出基于混合高斯模型(GMM)和Wasserstein距离的源荷场景构建方法。通过K-medoids聚类初始化GMM以增强多峰特征表征能力,结合Wasserstein距离度量实现典型场景优化筛选,并融合快速搜索与密度峰值发现(CFSFDP)算法识别极端场景。算例分析表明,所提方法可提高建模精度及典型场景的代表性,并有效识别极端场景。 展开更多
关键词 源-荷不确定性 场景构建 混合高斯模型 Wasserstein距离
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基于最大均值差异的子空间高斯混合模型聚类集成算法
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作者 何玉林 李旭 +2 位作者 贺颖婷 崔来中 黄哲学 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1712-1723,共12页
针对高斯混合模型(GMM)聚类算法在处理大规模高维数据聚类时出现的性能受限和参数敏感的问题,提出一种基于最大均值差异(MMD)的子空间GMM聚类集成(SGMM-CE)算法。首先,对原始大规模高维数据集进行随机样本划分(RSP)以得到多个数据子集,... 针对高斯混合模型(GMM)聚类算法在处理大规模高维数据聚类时出现的性能受限和参数敏感的问题,提出一种基于最大均值差异(MMD)的子空间GMM聚类集成(SGMM-CE)算法。首先,对原始大规模高维数据集进行随机样本划分(RSP)以得到多个数据子集,从样本量的角度缩小聚类问题的规模;其次,根据特征对最优GMM构件数的影响,在每一个数据子集对应的高维特征空间中进行子空间学习,得到每个高维特征空间对应的多个低维特征子空间,并在各个子空间上进行GMM聚类,从而得到一系列异构的GMM;再次,利用所提出的平均共享隶属概率(ASAP),重标记与融合来自同一个数据子集的不同特征子空间上的聚类结果;最后,利用扩展的子空间MMD(SubMMD)作为不同数据子集的聚类结果中2个簇之间的分布一致性的度量准则,据此重标记并融合这些数据子集的聚类结果,进而得到原始数据集的最终聚类集成结果。通过详尽的实验验证SGMM-CE算法的有效性,实验结果显示,相较于对比算法中最好的元簇聚类算法(MCLA),SGMM-CE算法在选用的数据集上的平均标准化互信息(NMI)、聚类精度(CA)和调整兰德系数(ARI)值分别提升了19%,20%和52%。此外,可行性和合理性的实验结果证实了SGMM-CE算法的参数收敛性与时间高效性,表明该算法具备高效处理大规模高维数据聚类问题的能力。 展开更多
关键词 无监督学习 集成学习 子空间学习 最大均值差异 高斯混合模型
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基于改进高斯混合模型的光伏短时波动游程聚类
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作者 彭文静 郑迪 +2 位作者 蔡慧 邵海明 王家福 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期126-134,共9页
针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以... 针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题,采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类;进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后,对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明,相较于其他方法,所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升;在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果,复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类,提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性,能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。 展开更多
关键词 光伏短时波动信号 游程分析 改进高斯混合模型 游程聚类 贝叶斯信息准则
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粗-细粒混合料最小孔隙比的经验预测模型
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作者 杭天柱 郭冰冰 +2 位作者 肖兴 吴琪 陈国兴 《土木工程学报》 北大核心 2025年第9期131-140,共10页
最小孔隙比e_(min)为无黏性土的基本物理性能参数。开展细粒含量FC=0~100%的10类粗-细粒混合料109个土样的e_(min)量测试验,分析测量方法、混合料类型和FC含量对e_(min)的影响。对于颗粒易破碎的粗-细粒混合料,使用静压振动法能够有效... 最小孔隙比e_(min)为无黏性土的基本物理性能参数。开展细粒含量FC=0~100%的10类粗-细粒混合料109个土样的e_(min)量测试验,分析测量方法、混合料类型和FC含量对e_(min)的影响。对于颗粒易破碎的粗-细粒混合料,使用静压振动法能够有效地控制颗粒破碎对e_(min)的影响;对于硅质砂-粉、砂-砾和珊瑚砂-粉混合料,e_(min)呈现出随着FC的增大先减小后增大的趋势,且可表示以FC为变量的一元三次函数;建立粗-细混合料e_(min)的经验预测公式。根据16篇文献中的具有不同FC的27种粗细粒混合料、395个试样的e_(min)数据的独立验证表明:95%的预测数据e_(min)与测试值的误差不超过15%。这意味着提出的e_(min)预测公式具有很好的普适性,可满足工程应用需求。 展开更多
关键词 粗-细粒混合料 最小孔隙比 细粒含量 预测模型
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存在中介效应的高斯混合模型的子群选择
14
作者 李姝雅 王文武 王明秋 《统计研究》 北大核心 2025年第6期149-160,共12页
随着因果中介分析的应用越来越广泛,当高斯混合模型中存在中介效应时,子群数量的选择问题已成为研究热点之一。本文提出一种新的惩罚似然方法来估计有中介效应的高斯混合模型。对于存在中介效应的高斯混合模型,分别利用Lasso和SCAD方法... 随着因果中介分析的应用越来越广泛,当高斯混合模型中存在中介效应时,子群数量的选择问题已成为研究热点之一。本文提出一种新的惩罚似然方法来估计有中介效应的高斯混合模型。对于存在中介效应的高斯混合模型,分别利用Lasso和SCAD方法对混合概率进行惩罚,构造惩罚对数似然函数,然后提出改进的EM算法,分两步进行迭代对构造的惩罚对数似然函数求最大值点。使用贝叶斯信息准则函数来选择最优调整参数λ,其对应的子群数量和参数估计即为最优估计。本文给出子群数量估计的渐近性质,并通过模拟验证Lasso和SCAD方法能准确地选择子群数量并进行参数估计。同时,本文将两种方法与畸形贝叶斯信息准则(SBIC)方法进行比较,结果表明SCAD方法在三种方法中正确选择子群数量的比例最高,参数估计的效果也最好。应用本文提出的方法分析规范衰老表观遗传学研究(NAS)的DNA甲基化数据集,结果表明SCAD方法在三种方法中得出的结果最合理,胞嘧啶–磷酸–鸟嘌呤(Cp G)位点的中介效应存在异质性。 展开更多
关键词 Lasso SCAD 高斯混合模型 因果中介
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Beta混合模型结合K-S检验的系统谐波阻抗估计
15
作者 陈一涵 曾成碧 +1 位作者 苗虹 杨小宝 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第6期121-128,共8页
为提高概率分布类方法在系统谐波阻抗估计中的准确性和稳健性,提出Beta混合模型结合柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(Kolmogorov-Smirnov,K-S)检验的系统谐波阻抗估计方法。首先,基于电力系统等效电路构建系统谐波电流的Beta混合模型,根据最大似... 为提高概率分布类方法在系统谐波阻抗估计中的准确性和稳健性,提出Beta混合模型结合柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(Kolmogorov-Smirnov,K-S)检验的系统谐波阻抗估计方法。首先,基于电力系统等效电路构建系统谐波电流的Beta混合模型,根据最大似然估计原理建立模型的对数似然函数。其次,采用期望最大算法进行参数估计,通过求解对数似然函数,实现系统谐波阻抗的准确估计。最后,引入K-S检验方法,根据谐波电流数据的实际累积分布和理论累积分布计算检验统计量,检验Beta混合模型的系统谐波电流分布模拟能力。在仿真测试和实例分析中与多种方法进行对比,结果表明本文所提方法能够提高系统谐波阻抗估计的准确性和稳健性。 展开更多
关键词 电能质量 谐波阻抗估计 Beta混合模型 最大似然估计 期望最大算法 柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验
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基于自适应高斯混合模型的碰撞概率计算方法
16
作者 周敬博 李克行 《空间控制技术与应用》 北大核心 2025年第1期96-104,共9页
在空间碎片威胁评估中的碰撞概率计算方面,传统的计算方法分为是否考虑航天器与空间碎片速度不确定性的情况,且两种情况中考虑的物体初始位置速度不确定性的方差均较小,在物体轨道不确定性较大的情况下,传统算法会产生较大的误差.面对... 在空间碎片威胁评估中的碰撞概率计算方面,传统的计算方法分为是否考虑航天器与空间碎片速度不确定性的情况,且两种情况中考虑的物体初始位置速度不确定性的方差均较小,在物体轨道不确定性较大的情况下,传统算法会产生较大的误差.面对航天器与空间碎片相对运动过程为非线性的问题且初始不确定性较大情况下精确碰撞概率计算的需要,提出一种基于自适应高斯混合模型的碰撞概率计算方法,运用自适应高斯混合模型近似航天器与空间碎片轨道的不确定性传播过程,根据传播结果进行碰撞概率计算.二体环境下的仿真结果表明,论文提出的方法在相对运动过程为非线性的情况中有良好的计算精度,在物体初始不确定性较大的情况下计算精度优于其他的碰撞概率计算方法. 展开更多
关键词 空间碎片 误差传播 高斯混合模型 无迹变换 碰撞概率
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额外数据包注入攻击下基于高斯混合模型的安全状态估计
17
作者 仇海涛 王子乐 朱翠 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第7期736-742,共7页
针对线性时不变系统在额外数据包注入攻击下的安全状态估计问题(受损传感器数量不限),提出了一种基于高斯混合模型的测量值估计算法。首先,采用期望最大化(EM)算法对受损测量值进行聚类和融合,并引入误差补偿器修正聚类过程中的误差,从... 针对线性时不变系统在额外数据包注入攻击下的安全状态估计问题(受损传感器数量不限),提出了一种基于高斯混合模型的测量值估计算法。首先,采用期望最大化(EM)算法对受损测量值进行聚类和融合,并引入误差补偿器修正聚类过程中的误差,从而得到测量估计值。其次,设计了一种带补偿器的状态估计方法,有效提高了系统估计精度,使系统性能受损坏传感器数量的影响较小,在损坏传感器数量超过总数的一半时仍保持有效。仿真结果表明,当被攻击传感器的数量为3、7和10时,相比于直接丢弃被攻击传感器的测量值,所提方法的状态估计精度分别提升58%、88%和97%。 展开更多
关键词 安全状态估计 高斯混合模型 额外数据包注入攻击 误差补偿器
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基于高斯混合模型的尿沉渣图像有形成分分割
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作者 常永鑫 黄雪东 +1 位作者 马婷 张文瑞 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期209-216,共8页
针对尿沉渣图像有形成分种类多、对比度低、边界模糊问题。提出一种基于高斯混合模型的尿沉渣图像有形成分分割方法。提取图像边缘,利用构建的空间约束关系融合边缘强度和区域密度,提取图像有效区域。通过主框架增强的方式增强有效区域... 针对尿沉渣图像有形成分种类多、对比度低、边界模糊问题。提出一种基于高斯混合模型的尿沉渣图像有形成分分割方法。提取图像边缘,利用构建的空间约束关系融合边缘强度和区域密度,提取图像有效区域。通过主框架增强的方式增强有效区域的纹理特征,构建完整的观测数据,引入局部区域相邻像素的空间关联性来约束高斯混合模型,利用条件迭代算法优化求解标签场的最大后验概率,完成图像分割。实验结果表明,所提方法能够提高图像分割的精确性和完整性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 图像分割 尿沉渣图像
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基于改进高斯混合模型的光学元件表面疵病边缘检测研究
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作者 杨君霞 贾云娟 吴冰 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期255-260,共6页
光学元件在制造过程难免会出现各种表面疵病,疵病不仅影响光学元件的外观质量,还会对其光学性能产生严重影响,为了更好的实现光学元件表面疵病准确检测和修复,为此,设计了一种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的表面疵病... 光学元件在制造过程难免会出现各种表面疵病,疵病不仅影响光学元件的外观质量,还会对其光学性能产生严重影响,为了更好的实现光学元件表面疵病准确检测和修复,为此,设计了一种基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的表面疵病边缘检测方法。首先,采集光学元件表面疵病图像,然后利用基于空间邻域关系的高斯混合模型对这些图像进行分割,针对传统方法在光学元件表面分割结果中出现的不连续问题,引入了双阈值法来进一步对图像的边缘进行检测,并采用优化后模糊算法对图像边缘进行检测。经过实验测试,结果表明本文提出的方法在四种不同表面疵病边缘检测中均表现出较高的连续性和鲁棒性。检测结果清晰准确,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 环形光源 高斯混合模型 光学元件 疵病边缘检测
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基于高斯混合模型的紧急控制策略适应性风险评估方法及其应用
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作者 徐伟 戴玉臣 +2 位作者 薛峰 李威 严明辉 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1147-1154,共8页
紧急控制是保证故障后电力系统稳定运行的重要环节,新型电力系统不确定性因素引起紧急控制策略失效的可能性大幅增加。为此,提出一种基于高斯混合模型的紧急控制策略适应性风险评估与优化方法。首先,分析不同紧急控制决策框架下策略适... 紧急控制是保证故障后电力系统稳定运行的重要环节,新型电力系统不确定性因素引起紧急控制策略失效的可能性大幅增加。为此,提出一种基于高斯混合模型的紧急控制策略适应性风险评估与优化方法。首先,分析不同紧急控制决策框架下策略适应性风险的来源,提出紧急控制策略适应性风险评价指标。然后,采用越限量与控制效果描述新型电力系统各类不确定性因素对紧急控制策略适应性的影响,构建越限量与控制效果的高斯混合模型,评估紧急控制策略的适应性风险,在此基础上构建计及策略适应性风险的紧急控制决策模型。最后,实际电网的应用案例表明,该文所提风险评估方法准确有效,计及策略适应性风险的决策方法可降低电网运行方式快速变化带来的紧急控制偏差过大的风险,提高安控系统的可靠性。 展开更多
关键词 紧急控制 策略适应性 不确定性分析 风险决策 高斯混合模型
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