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基于集总平均经验模态分解法(EEMD)的星箭解锁分离机构冲击响应分析 被引量:8
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作者 汪国元 徐洋 +2 位作者 胡晓楠 盛晓伟 蒋青飞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期47-52,共6页
基于集总平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),提出一种星箭解锁分离机构冲击响应信号分析新方法。通过EEMD,将星箭解锁分离机构解锁过程的冲击信号分解成不同模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。结果... 基于集总平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),提出一种星箭解锁分离机构冲击响应信号分析新方法。通过EEMD,将星箭解锁分离机构解锁过程的冲击信号分解成不同模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。结果表明前两阶模态分量IMF主要为冲击引起的高频振动,而IMF3之后为冲击激励引起的不同阶固有模态振动和局部振动,并通过模态实验验证了分析的正确性。 展开更多
关键词 星箭解锁分离机构 平均经验模态分解法(eemd) 模态分量IMF 冲击响应
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采用改进互补集总经验模态分解的电能质量扰动检测方法 被引量:7
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作者 吴新忠 邢强 +2 位作者 陈明 成江洋 杨春雨 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1834-1843,共10页
针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采... 针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采用高频辅助分解的优势,并以极值点分布特性作为评价指标自适应选择最优加噪频率.通过对EEMD加噪准则的研究,推导出加噪幅值和分解次数采取固定值:0.01SD和2次,且以正负成对的形式加入到原始信号中.通过仿真实验和搭建的电能质量扰动平台的实测数据验证了所提方法的自适应性和计算性能,而且适用于电能质量扰动检测与分析. 展开更多
关键词 经验模态分解(eemd) 自适应快速互补eemd(AFCeemd) 极值点分布 加噪频率参数优化 电能质量扰动
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完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解 被引量:19
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作者 何刘 丁建明 +1 位作者 林建辉 刘新厂 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期232-242,共11页
经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(C... 经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。 展开更多
关键词 经验模态分解 经验模态分解 噪声辅助 模态混叠 互补经验模态分解
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采用改进的集总平均经验模态分解法的内燃机气门拍击激励与燃烧激励分离的研究 被引量:3
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作者 郑旭 郝志勇 +1 位作者 金阳 卢兆刚 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期930-936,共7页
提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实... 提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实例,对一个4缸4冲程内燃机气缸盖罩的振动信号进行M-EEMD分解,并对分解得到的IMF分量进行时频分析。结果表明M-EEMD能够成功地将内燃机气门拍击引起的机械激励成分与燃烧激励成分分离。 展开更多
关键词 内燃机 气门拍击 燃烧 激励分离 改进的平均经验模态分解
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基于集总经验模态分解和极坐标表示的瞬时转速诊断方法 被引量:4
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作者 王帅 向阳 王磊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第15期1848-1853,1861,共7页
为解决瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机发生失火故障时,存在的特征参数难以提取、诊断精度不高等问题,以发火间隔角不均匀的某V12柴油机为对象,进行了基于集总经验模态分解(EEMD)和极坐标表示的诊断方法研究。结果表明:构成本征模态... 为解决瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机发生失火故障时,存在的特征参数难以提取、诊断精度不高等问题,以发火间隔角不均匀的某V12柴油机为对象,进行了基于集总经验模态分解(EEMD)和极坐标表示的诊断方法研究。结果表明:构成本征模态函数IMF6分量的主频率为8.3Hz(0.5谐次),经过EEMD分解提取了0.5谐次成分,其幅值可作为判别单缸失火故障的特征值;将0.5谐次相位及其变化规律与极坐标表示结合,能够直观准确地定位故障。 展开更多
关键词 经验模态分解 瞬时转速 单缸失火 极坐标表示 故障定位
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基于互补集总经验模态分解和局部异常因子的有载分接开关状态特征提取及异常状态诊断 被引量:25
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作者 张知先 陈伟根 +2 位作者 汤思蕊 王有元 万福 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第21期4508-4518,共11页
为了及时发现和诊断有载分接开关(OLTC)的异常状态,在特征提取方面,结合驱动电机电流信号选取OLTC振动信号的特定时段,以突出状态特征;利用互补集总经验模态分解(CEEMD)得到振动信号的固有模态函数(IMF),针对OLTC振动信号的特点,提出基... 为了及时发现和诊断有载分接开关(OLTC)的异常状态,在特征提取方面,结合驱动电机电流信号选取OLTC振动信号的特定时段,以突出状态特征;利用互补集总经验模态分解(CEEMD)得到振动信号的固有模态函数(IMF),针对OLTC振动信号的特点,提出基于IMF能量特征的降噪算法;设计了时频矩阵划分算法,提取划分线、峭度、包络谱熵、时频矩阵能量密度、时频矩阵变异系数等特征参量。在异常状态诊断方面,通过多个振动测点,同时实现OLTC本体和传动机构的异常状态诊断;建立了以局部异常因子(LOF)为诊断参量的OLTC异常状态诊断方法,通过待测样本与正常样本集的比较来发现和诊断OLTC的异常状态,具有较好的普适性。仿真和实验结果表明,基于该文提出的方法能有效发现和诊断OLTC的异常状态。 展开更多
关键词 有载分接开关 振动信号降噪 时频分析 互补经验模态分解 局部异常因子
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基于柴油机曲轴瞬时转速信号EEMD分解的失火故障诊断 被引量:1
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作者 黄英 李准 +2 位作者 王健 刘辰 胡博睿 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第4期384-390,共7页
对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸... 对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸失火和双缸失火这三个工况区间.通过多循环平均方法对三个工况区间数据进行预处理,并通过集合经验模态分解方法分解,该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数.通过集合经验模态分解得到每个本征模态函数幅值的异常波动,确定包含故障信息的本征模态函数,为了进一步提取特征,需对该本征模态函数进行快速傅里叶变换,根据主频分量的幅值,得到故障特征.最后在多个转速工况下进行上述诊断流程,得出各个转过速工况的诊断准确率,实现了诊断算法的转速工况敏感性分析.实验结果表明该方法能有效提取故障特征,实现了十缸柴油机基于多个瞬时转速的失火故障诊断. 展开更多
关键词 柴油机 失火故障诊断 经验模态分解(eemd) 曲轴瞬时转速 特征提取 本征模态函数(IMFs) 快速傅里叶变换(FFT)
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基于时频谱和集总经验模式分解(EEMD)包络谱分析的地铁车辆故障分析 被引量:4
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作者 何斌斌 戴焕云 石怀龙 《城市轨道交通研究》 北大核心 2015年第7期30-34,共5页
在分析地铁车辆激扰源特征和影响的基础上,针对车辆振动信号非线性、非平稳性的特点,提出一种地铁车辆故障综合诊断方法:时频法(短时傅里叶变换、希尔伯特-黄变换)和基于集总经验模式分解(EEMD)的Hilbert包络谱分析法。对某异常地铁车... 在分析地铁车辆激扰源特征和影响的基础上,针对车辆振动信号非线性、非平稳性的特点,提出一种地铁车辆故障综合诊断方法:时频法(短时傅里叶变换、希尔伯特-黄变换)和基于集总经验模式分解(EEMD)的Hilbert包络谱分析法。对某异常地铁车辆进行测试,并运用该方法进行诊断分析。综合分析表明,该车辆转向架构架异常振动并开裂的故障源为车轮。这与车轮检测结果一致,说明此综合诊断方法准确有效。 展开更多
关键词 地铁车辆 故障分析 经验模式分解 包络谱分析
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基于改进集合经验模态分解和深度信念网络的出水总磷预测 被引量:6
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作者 王龙洋 蒙西 乔俊飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期2745-2753,共9页
出水总磷的准确预测对于城市污水处理厂的高效、稳定的运行至关重要。文中针对城市污水处理过程中出水总磷难以预测的问题,提出一种基于改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和深度信念网络(dee... 出水总磷的准确预测对于城市污水处理厂的高效、稳定的运行至关重要。文中针对城市污水处理过程中出水总磷难以预测的问题,提出一种基于改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的出水总磷预测方法。首先,设计一种MEEMD算法对城市污水处理过程出水总磷数据信号进行分解,获取多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)组合;然后,建立一种基于模拟退火(simulated annealing,SA)算法的深度信念网络预测模型,通过优化的模型结构对分解后得到的每个IMF分量进行有效预测;最后,通过大气CO_(2)浓度预测和城市污水处理出水总磷预测验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 城市污水处理过程 出水 经验模态分解 深度信念网络
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量:33
10
作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 经验模态分解(eemd) 敏感固有模态函数(IMF)
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基于经验模态分解和集对分析的粮食单产波动影响分析 被引量:28
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作者 蒋尚明 金菊良 +2 位作者 许浒 周玉良 王友贞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期213-221,共9页
针对江淮分水岭易旱区粮食单产波动的复杂性与非平稳性问题,运用经验模态分解方法对粮食单产及其影响因子进行多层次、多时间尺度分解,并采用集对分析理论分析粮食单产波动分量与其影响因子之间的相关性,从而定量化分析各影响因子对粮... 针对江淮分水岭易旱区粮食单产波动的复杂性与非平稳性问题,运用经验模态分解方法对粮食单产及其影响因子进行多层次、多时间尺度分解,并采用集对分析理论分析粮食单产波动分量与其影响因子之间的相关性,从而定量化分析各影响因子对粮食单产波动的综合影响率,得出自然灾害受灾率对粮食单产波动的综合影响率为31.26%,在此基础上,通过分析旱灾和自然灾害对粮食生产的危害程度,求取旱灾对粮食单产波动的综合影响率为17.13%,该研究为该区旱灾综合治理与粮食生产决策提供科学依据。 展开更多
关键词 干旱 粮食 数学模型 影响因素 经验模态分解 对分析 综合影响率
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基于集总经验模式分解和支持向量机的液压泵故障预测研究 被引量:12
12
作者 田海雷 李洪儒 许葆华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期926-931,共6页
液压泵的性能直接影响整个液压系统的正常工作,为此需要对其进行状态监测和故障预测。采集液压泵的振动信号,运用集总经验模式分解(EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行包络解调;采取小波包分析方法得到了故障特征向量;在研究支持... 液压泵的性能直接影响整个液压系统的正常工作,为此需要对其进行状态监测和故障预测。采集液压泵的振动信号,运用集总经验模式分解(EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行包络解调;采取小波包分析方法得到了故障特征向量;在研究支持向量机回归估计基本原理的基础上,建立了小波包分解和支持向量机相结合的预测模型。采用液压泵历史数据对模型进行了验证,结果表明,基于支持向量机的预测模型和故障映射模型可以有效地对液压泵进行故障预测。 展开更多
关键词 经验模式分解(eemd) 能量算子 小波包 支持向量机 液压泵
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基于经验模态分解与BP神经网络的农机总动力增长预测 被引量:10
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作者 王金峰 闫东伟 +1 位作者 鞠金艳 王金武 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期116-122,共7页
为提高农机总动力增长变化预测结果的准确性和可靠性,根据农机总动力增长变化与其影响因素之间具有在各时间尺度明显的非线性波动特征,提出以1986—2013年农机总动力增长为研究对象,分别对农机总动力增长及其影响因素时间序列数据进行... 为提高农机总动力增长变化预测结果的准确性和可靠性,根据农机总动力增长变化与其影响因素之间具有在各时间尺度明显的非线性波动特征,提出以1986—2013年农机总动力增长为研究对象,分别对农机总动力增长及其影响因素时间序列数据进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),对得到的各时间尺度下的波动分量分别建立BP神经网络预测模型。将EMD-BP网络预测结果与多元线性回归、支持向量机、BP神经网络进行对比分析,结果表明:基于EMD-BP网络建立的农机总动力增长预测模型,拟合和预测平均相对误差分别为0.99%和1.29%,相关决定系数约为0.999,均方根误差为316.35 MW,模型评价等级为"好",各项精度评价指标都优于其他方法,因此该预测模型精度高、可靠性强。研究成果为农业机械化发展规划的制定和出台相关政策提供有效参考。 展开更多
关键词 农业机械 模型 支持向量机 经验模态分解 BP神经网络 农机动力 预测
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集合经验模态分解的稳健滤波方法研究 被引量:3
14
作者 刘海波 赵宇凌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期63-67,共5页
为了消除野值和噪声信号对观测数据的影响,给出一种基于集合经验分解的具有稳健性的滤波算法:首先用滑动中值滤波算法剔除原始数据中的野值,然后采用集合经验模态分解算法,抑制数据中的噪声。数值仿真和实际工程应用表明,该方法不仅能... 为了消除野值和噪声信号对观测数据的影响,给出一种基于集合经验分解的具有稳健性的滤波算法:首先用滑动中值滤波算法剔除原始数据中的野值,然后采用集合经验模态分解算法,抑制数据中的噪声。数值仿真和实际工程应用表明,该方法不仅能剔除野值,抑制信号中的噪声,提高信噪比,还能够有效消除模态混叠问题,将被测信号中不同的频率成分独立分解在不同的固有模态函数中,从而得到更清晰的时频分布,有利于实际数据处理中的信号分析和故障诊断。 展开更多
关键词 振动与波 经验模态分解 eemd 滤波
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基于总体平均经验模态分解的语音增强算法研究 被引量:4
15
作者 陈建明 杨龙 《计算机应用与软件》 2017年第9期328-333,共6页
总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD... 总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD和结合小波阈值去噪思想,提出改进的EEMD方法。首先对原始信号进行EEMD分解,得到一系列IMF分量;其次对筛选后的每个IMF计算噪声强度;然后采用小波启发式阈值估计噪声并计算阈值;最后以软阈值的方式滤除每个IMF中噪声并重构信号还原出增强的语音。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明:该算法对带噪语音有很好的滤波效果,与其他同类算法相比提高信噪比2~4 d B。 展开更多
关键词 体平均经验模态分解(eemd) 小波阈值去噪 语音增强算法
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基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法 被引量:3
16
作者 张开生 赵小芬 +1 位作者 王泽 宋帆 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第35期14536-14542,共7页
针对复杂环境下语音端点检测准确率低且检测耗时过长的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和一步式字典学习(one-stage dictionary learning,OS-DL)联合去噪的语音端点检测算法。首先... 针对复杂环境下语音端点检测准确率低且检测耗时过长的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和一步式字典学习(one-stage dictionary learning,OS-DL)联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD算法对输入语音进行分解得到本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),然后使用OS-DL算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明,该算法在复杂环境信噪比低于-10 dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。 展开更多
关键词 体平均经验模态分解(eemd)算法 一步式字典(OS-DL)算法 稀疏表示 子带频带方差 端点检测
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基于Storm的局部放电信号集合经验模态分解 被引量:4
17
作者 杨航 朱永利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期261-267,共7页
电力设备的稳定运行关系到人们的生命和财产安全,通过安装传感器对时序波形信号进行采集,对信号进行分析处理,可以实现对电力设备的故障诊断。集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)算法在非线性、非平稳的信... 电力设备的稳定运行关系到人们的生命和财产安全,通过安装传感器对时序波形信号进行采集,对信号进行分析处理,可以实现对电力设备的故障诊断。集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)算法在非线性、非平稳的信号处理领域有其独特的优势,但是由于其算法复杂度较大,作为运算密集型的算法在串行执行的情况下运算速度无法满足实际需求。因此,借助分布式计算框架Storm并行处理的特点,提出了基于Storm的EMD过程并行和信号分段并行的两种EEMD分解方式。实验表明,两种并行化方案都比传统的串行执行方式速度更快,并且基于分段并行的方式由于其更高的并行度,在长信号处理中更具优势。两种并行EEMD算法的提出为时序信号的快速处理提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 经验模态分解(eemd) 并行化 STORM 波形信号处理
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基于集合经验模态分解的滚动轴承智能故障诊断方法 被引量:7
18
作者 陈永毅 张丹 薛焕新 《高技术通讯》 CAS 2021年第5期559-568,共10页
针对滚动轴承工作环境中含有强烈的环境噪声,其振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的滚动轴承智能故障诊断方法。首先通过卷积神经网络(CNN)提取振动信号关键特征,并将提取... 针对滚动轴承工作环境中含有强烈的环境噪声,其振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的滚动轴承智能故障诊断方法。首先通过卷积神经网络(CNN)提取振动信号关键特征,并将提取到的特征向量输入到支持向量机(SVM)中进行故障识别与分类。为了提高诊断性能,本文利用集合经验模态分解方法对原始振动信号进行分解,将复杂的振动信号分解为仅包含单一成分的本征模态分量(IMF),然后利用一维卷积神经网络对IMF进行特征提取,最后采用SVM进行分类。结果表明,所提出的方法相比于现有方法收敛速度更快,诊断正确率可高达99%,突出了该方法的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 经验模态分解(eemd) 卷积神经网络(CNN) 支持向量机(SVM)
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基于集合经验模态分解去趋势的水分利用效率对气候变化响应的高程分异——以“21世纪海上丝绸之路”沿线省份为例
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作者 焦阜生 许小娟 +2 位作者 龚海波 刘会玉 林振山 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第17期6985-6996,共12页
水分利用效率(WUE)是表征陆地碳-水循环耦合关系的重要指标,但其对气候变化响应的高程分异仍不清楚。通过集合经验模态分解(EEMD)去趋势和偏相关方法,以“21世纪海上丝绸之路”沿线省份为研究区,揭示WUE对气候变化的响应及其随高程的分... 水分利用效率(WUE)是表征陆地碳-水循环耦合关系的重要指标,但其对气候变化响应的高程分异仍不清楚。通过集合经验模态分解(EEMD)去趋势和偏相关方法,以“21世纪海上丝绸之路”沿线省份为研究区,揭示WUE对气候变化的响应及其随高程的分异。研究结果表明:(1)研究区内WUE多年均值由中心向南北递减。不同植被类型的WUE多年均值由高到低依次为:常绿针叶林、混交林、常绿阔叶林、稀树灌木草地、耕地和城市建设用地。(2)51.11%的区域表现出均温与WUE的正相关;而81.46%地区表明温差的扩大会使得WUE增加;有近一半的研究区表明最高温的升高有利于提高WUE,而最低温的作用则相反;有67.99%的区域表明降水增多反而会导致WUE的减少。(3)在大多数土地覆盖类型,日温差和最低温主要与WUE呈正相关,而最高温和降水主要与WUE呈负相关。在常绿针叶林、耕地和城市建设用地,日均温与WUE呈负相关。在其他三种植被类型下则呈正相关。(4)在低海拔地区,均温与WUE呈负相关而在中高海拔地区则转变为正相关关系。而最高温则正好相反。降水与WUE的负相关关系系数随高度的增加而不断加强,而温差和最低温与WUE的正相关关系也随高度的增加而剧烈波动增强。 展开更多
关键词 水分利用率 气候变量 经验模态分解(eemd) 去趋势 偏相关
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基于集合经验模态分解和BP神经网络的北京市PM2.5预报研究 被引量:5
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作者 任晓晨 邹思琳 +1 位作者 唐娴 韦骏 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期615-625,共11页
利用集合经验模态分解算法(EEMD)和BP神经网络组成的混合模型,对北京城区PM2.5浓度值进行短期预报。结果表明,与单独使用BP神经网络模型相比,EEMD-BP混合模型的预报准确率更高;混合模型高频部分的预报误差是整体误差的主要方面;混合模... 利用集合经验模态分解算法(EEMD)和BP神经网络组成的混合模型,对北京城区PM2.5浓度值进行短期预报。结果表明,与单独使用BP神经网络模型相比,EEMD-BP混合模型的预报准确率更高;混合模型高频部分的预报误差是整体误差的主要方面;混合模型的输入变量中需包含输出变量的信息;前期污染物浓度的数值对模型的预报结果有较大的影响。 展开更多
关键词 经验模态分解算法(eemd) BP神经网络 PM2.5预报
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