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基于全序列比对相似度预测信号肽 被引量:8
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作者 刘惠 杨杰 +1 位作者 陈军 刘丹青 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期11-15,共5页
针对信号肽预测问题,提出采用全序列比对度量序列相似度,以避免以往算法借助滑动窗将整个氨基酸序列分割成等长序列片断所导致的信息丢失及不平衡样本等问题.在此基础上证明基于全序列比对的相似度可嵌入欧式空间,进而借助支持向量机(S... 针对信号肽预测问题,提出采用全序列比对度量序列相似度,以避免以往算法借助滑动窗将整个氨基酸序列分割成等长序列片断所导致的信息丢失及不平衡样本等问题.在此基础上证明基于全序列比对的相似度可嵌入欧式空间,进而借助支持向量机(SVM)进行分类预测.在目前广泛应用的Neilsen数据集上进行实验并与相关结果比较,结果表明所提出的算法确实可以保证稳定的高预测率. 展开更多
关键词 信号肽分类预测 生物信息学 全序列比对 支持向量机
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基于数据划分和集成的方法预测信号肽 被引量:4
2
作者 王怡 郭躬德 孔祥增 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第36期238-244,共7页
在信号肽预测问题中,由于信号肽序列长度不等且氨基酸组成具有多样性的特点,以往方法通常采用滑动窗口进行处理,从而导致了信息丢失以及数据不平衡等问题。为改善少数类预测效果,对训练数据进行了预处理,将多数类样本数据划分,生成的各... 在信号肽预测问题中,由于信号肽序列长度不等且氨基酸组成具有多样性的特点,以往方法通常采用滑动窗口进行处理,从而导致了信息丢失以及数据不平衡等问题。为改善少数类预测效果,对训练数据进行了预处理,将多数类样本数据划分,生成的各组样本分别与少数类样本合并组成若干个数据子集,在两种蛋白质编码方案下采用概率神经网络建立多个分类器,采用加权投票将多分类器集成的方法预测信号肽。在目前广泛使用的Neilsen数据集上进行实验,表明该方法具有一定的有效性。 展开更多
关键词 信号预测 不平衡数据集 聚类划分 概率神经网络 多分类器融合
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基于FMCW雷达的人体生命体征信号预测算法 被引量:5
3
作者 杨路 雷雨霄 余翔 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第1期43-56,共14页
将FMCW雷达检测到的人体生命体征信号,用于预测未来一段时间内人体生命体征信号是否异常,具有明显的应用价值。该方向当前研究主要针对如何进一步降低重构误差、提升生命体征信号的预测精度。为此,本文提出一种自适应变分模态分解-长短... 将FMCW雷达检测到的人体生命体征信号,用于预测未来一段时间内人体生命体征信号是否异常,具有明显的应用价值。该方向当前研究主要针对如何进一步降低重构误差、提升生命体征信号的预测精度。为此,本文提出一种自适应变分模态分解-长短期记忆神经网络的生命体征信号预测方法。针对静止状态下的人体,通过雷达采集到的生命体征信号,采用粒子群算法优化变分模态分解VMD的模态分量个数K和惩罚系数α的值,实现自适应选取后用于VMD分解,再将分解后的模态分量进行叠加重构。采用粒子群算法优化长短期记忆网络模型中的网络层数、学习率、正则化系数等3个参数,自适应选取合适的参数组合,将重构后的信号通过优化后的LSTM网络进行预测。实验结果显示本文所提预测方法在10位志愿者的预测结果与原始数据的均方根误差平均值为0.017 188 9,平均绝对误差的平均值为0.007 158,相较于当前其他研究,预测精度上有明显提升。 展开更多
关键词 生命体征信号预测 变分模态分解 长短期记忆递归网络 粒子群算法
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利用中值相关滤波预测相干信号 被引量:27
4
作者 王卫华 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期273-282,共10页
在处理一些低信噪比地震资料时 ,叠前和叠后的去噪必不可少。当噪声的能量很强时 ,以线性理论为基础的信噪分离技术已经不能满足地震资料处理的要求。本文分析了目前常用的部分去噪技术的特点后 ,提出利用中值相关滤波进行信噪分离。它... 在处理一些低信噪比地震资料时 ,叠前和叠后的去噪必不可少。当噪声的能量很强时 ,以线性理论为基础的信噪分离技术已经不能满足地震资料处理的要求。本文分析了目前常用的部分去噪技术的特点后 ,提出利用中值相关滤波进行信噪分离。它是在一个视倾角范围内求取一个中值序列 ,然后利用相关分析在中值序列中求一个最佳中值作为预测的相干信号 ,从而达到信噪分离。这种方法简单易行 ,适应各种强烈干扰背景资料的信噪分离 ,且对信号的保真度高 ,是一些复杂地区的低信噪比地震资料处理的一种理想方法。 展开更多
关键词 相干信号 信号预测中值滤波 地震勘探 地震资料
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燃烧室声载荷时域信号预测自回归模型——时域Monte Carlo法预测结构声疲劳 被引量:4
5
作者 吴晓明 盛元生 +1 位作者 沙云东 王克明 《航空发动机》 2003年第1期31-33,30,共4页
利用航空发动机燃烧室噪声测试数据,采用时间序列自回归滑动平均分析方法建立了燃烧室噪声及动压预测模型ARMA(17,16),并用其对噪声时间历程进行了最佳预测。
关键词 燃烧室 声载荷 时域信号预测 自回归模型 MONTE Carlo法 声疲劳 航空发动机 结构疲劳
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基于信道借用和信号预测的切换方法 被引量:2
6
作者 张传福 吴伟陵 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期1088-1094,共7页
随着业务需求的日益增长,蜂窝也越变越小,移动蜂窝通信环境中的切换成为日益重要的问题。在CDMA蜂窝系统中使用软切换,为了解决切换时的信道短缺问题,提出了许多解决方法。该文中提出了称为基于信道借用和信号预测的切换算法。当切换请... 随着业务需求的日益增长,蜂窝也越变越小,移动蜂窝通信环境中的切换成为日益重要的问题。在CDMA蜂窝系统中使用软切换,为了解决切换时的信道短缺问题,提出了许多解决方法。该文中提出了称为基于信道借用和信号预测的切换算法。当切换请求到达蜂窝时,如果没有空闲信道,就将从参与软切换的静止呼叫借用一信道,并将借用的信道分配给移动呼叫的切换请求.如果没有信道可借用,就将切换请求放入队列中,使用信号预测的方法来确定队列中的优先级。并将此切换方式的性能与其它切换方式进行了比较。 展开更多
关键词 信道借用 用户移动性 切换顺序 信号预测优先级排队 无线移动通信
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船联网的异构网络信号变换及其预测技术研究 被引量:1
7
作者 谭亮 周静 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第6X期169-171,共3页
船舶在海上航行时,与其他船舶及基站的通信方式以无线通信为主,其中,VHF超高频无线通信的通信效果最好,应用也最为广泛。与此同时,VHF通信也存在着一定的问题,包括通信带宽相对较窄,同一时间段可传递的数据量难以满足日益增长的通信需... 船舶在海上航行时,与其他船舶及基站的通信方式以无线通信为主,其中,VHF超高频无线通信的通信效果最好,应用也最为广泛。与此同时,VHF通信也存在着一定的问题,包括通信带宽相对较窄,同一时间段可传递的数据量难以满足日益增长的通信需求等。船联网是一种基于无线通信模式的新型通信网络,充分结合了物联网技术,对实现海上航运智能化、人性化等有重要的作用。本文以船联网为研究对象,重点介绍了船联网中的异构网络信号变换技术和信号预测技术,对改善船联网的通信能力有重要意义。 展开更多
关键词 船联网 异构网络 信号变换 信号预测
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基于Chebyshev数值逼近的实时信号预测及其应用
8
作者 李英波 郑明刚 冯正进 《振动与冲击》 EI CSCD 2000年第3期23-25,共3页
提出了基于Chebyshev数值逼近的时间序列直接多步预测算法。该算法具有模型简单、所需的观测样本容量小、易于在线计算及预测精度较高的特点 ,特别适合于有高实时性要求的场合进行实时预测。解决了基于传统ARMA模型建模繁琐 ,模型阶次... 提出了基于Chebyshev数值逼近的时间序列直接多步预测算法。该算法具有模型简单、所需的观测样本容量小、易于在线计算及预测精度较高的特点 ,特别适合于有高实时性要求的场合进行实时预测。解决了基于传统ARMA模型建模繁琐 ,模型阶次对预测精度影响大 ,以及神经网络模型收敛速度慢 ,难于满足实时性要求的问题。仿真及实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 信号预测 CHEBYSHEV多项式 实时性 时间序列
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摆式列车倾摆控制信号预测及动力学仿真
9
作者 罗仁 曾京 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期83-88,共6页
为研究摆式列车倾摆控制信号预测方法,建立"动车+拖车+拖车"3辆车编组的摆式列车机电耦合系统动力学模型。建模中考虑了列车系统中存在的轮轨蠕滑力非线性、钩缓作用力非线性和悬挂力非线性。摆式列车通过安装于头车前转向架... 为研究摆式列车倾摆控制信号预测方法,建立"动车+拖车+拖车"3辆车编组的摆式列车机电耦合系统动力学模型。建模中考虑了列车系统中存在的轮轨蠕滑力非线性、钩缓作用力非线性和悬挂力非线性。摆式列车通过安装于头车前转向架的陀螺仪在线检测曲线,对测出的横向加速度信号进行滤波和实时生成倾摆控制信号。为了补偿加速度信号的滤波延时,对倾摆控制信号的预测分别采用线性插值法和线性BP神经网络预测,并仿真研究摆式列车曲线通过性能。数值仿真结果表明:线性插值法预测和神经网络预测均能有效补偿加速度信号的滤波延时,使头车及时倾摆,大幅度降低未平衡横向加速度;在输入信号波动较大和预测时间较长时,神经网络预测效果更好;倾摆控制信号的预测方法对车辆动力性能影响不大。 展开更多
关键词 摆式列车 控制信号预测 横向加速度 曲线通过 神经网络 动力学仿真
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基于短暂丢失参考信号预测的无人直升机轨迹跟踪控制 被引量:2
10
作者 杨静雯 李涛 +1 位作者 杨欣 费树岷 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1030-1039,共10页
考虑地面目标参考信号短暂丢失与外部干扰等影响,研究无人直升机(Unmanned aerial helicopter,UAH)空地轨迹跟踪控制问题。首先,将短时丢失的参考轨迹进行分解,并将其建模成平稳信号与非平稳信号两部分。然后,利用差分整合移动平均自回... 考虑地面目标参考信号短暂丢失与外部干扰等影响,研究无人直升机(Unmanned aerial helicopter,UAH)空地轨迹跟踪控制问题。首先,将短时丢失的参考轨迹进行分解,并将其建模成平稳信号与非平稳信号两部分。然后,利用差分整合移动平均自回归(Auto⁃regressive integrated moving average,ARIMA)模型预测平稳信号,并借助马尔可夫分析法对非平稳信号进行预测。其次,结合预测信息和跟踪误差信号,分别对UAH横纵向子系统和垂直子系统设计滑模控制器,以有效提升跟踪效率并减小外界干扰对跟踪性能的影响,并改进控制算法以减小由滑模导致的抖振现象。最后,利用仿真结果说明本文控制算法有效性与优越性. 展开更多
关键词 无人直升机 跟踪控制 丢失信号预测 滑模控制 外部干扰
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煤矿井下电磁随钻测量水平钻进信号强度预测 被引量:4
11
作者 徐林 邵春 《煤炭工程》 北大核心 2021年第4期141-146,共6页
针对电磁随钻测量在煤矿井下水平钻进中信号衰减严重、适用深度受限的问题,采用电磁波在层状介质中的传播理论和基于二级离散复镜像法的插值算法求得层状有耗介质中的电场分量,结合分段脉冲基函数和点匹配的矩量法计算钻杆上电流和煤层... 针对电磁随钻测量在煤矿井下水平钻进中信号衰减严重、适用深度受限的问题,采用电磁波在层状介质中的传播理论和基于二级离散复镜像法的插值算法求得层状有耗介质中的电场分量,结合分段脉冲基函数和点匹配的矩量法计算钻杆上电流和煤层中电场分布,进而计算孔口的信号强度。基于此,利用本模型分析了由基本顶、直接顶、煤层、直接底和基本底构成的5层信道信号强度的影响因素。仿真结果表明,信号强度随煤层和围岩电阻率先逐渐增大,后达到饱和,而煤层对信号强度的影响最显著;设置电极位于钻杆同侧、增大下部钻杆长度、减小钻杆接头之间的接触阻抗和减小信号频率可以提高信号强度。 展开更多
关键词 水平钻井 层状地层 电磁随钻测量 信号强度预测 矩量法
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基于IDBO-ARIMA的电力变压器振动信号预测 被引量:22
12
作者 周亚中 何怡刚 +3 位作者 邢致恺 邵凯旋 李紫豪 雷蕾潇 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期11-20,共10页
为解决电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法的差分整合移动平均自回归预测模型。首先,利用ADF检验和KPSS检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验,若不平稳则进行差分处理直至信号平稳。... 为解决电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法的差分整合移动平均自回归预测模型。首先,利用ADF检验和KPSS检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验,若不平稳则进行差分处理直至信号平稳。其次,通过在蜣螂优化算法中引入周期突变机制以提升算法的寻优能力,并利用改进后的蜣螂优化算法对差分整合移动平均自回归模型参数p和q进行定阶,实现对变压器振动信号的预测。最后,利用某个0.4-/0.4-k V,15-k VA三相双绕组干式变压器实际采集的振动数据,验证所提出模型的有效性。仿真结果表明,该模型的平均绝对百分比误差可达3.77%,而差分整合移动平均自回归模型、长短时记忆网络、循环神经网络和卷积神经网络的平均绝对百分比误差分别为5.34%、4.74%、5.03%、5.40%。因此,所提出的模型可以实现变压器振动信号的精准预测。 展开更多
关键词 电力变压器 振动信号预测 时间序列 回归分析 蜣螂优化算法
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煤矿机械振动信号预测研究 被引量:3
13
作者 肖雅静 李旭 郭欣 《工矿自动化》 北大核心 2020年第3期100-104,共5页
根据煤矿机械振动信号高低频组成成分变化规律的差异,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的煤矿机械振动信号组合预测方法。将滚动轴承振动信号进行EMD分解,得到相对平稳的本征模态函数(IMF)分量,并将波动程度相近的IMF... 根据煤矿机械振动信号高低频组成成分变化规律的差异,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的煤矿机械振动信号组合预测方法。将滚动轴承振动信号进行EMD分解,得到相对平稳的本征模态函数(IMF)分量,并将波动程度相近的IMF分量进行重构,得到高频子序列和低频子序列,采用SVM分别对高频子序列和低频子序列进行预测,将2个预测结果叠加,得到最终预测值。选取轴承实验数据对组合预测方法的有效性进行验证,结果表明该方法的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均小于直接预测方法。将该组合预测方法应用于某选煤厂主井带式输送机滚动轴承状况预测,预测结果与实际情况相符。 展开更多
关键词 煤矿机械振动信号 振动信号预测 经验模态分解 本征模态函数 支持向量机 高频子序列 低频子序列 滚动轴承状况预测
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基于深度学习的全球平均表面温度年际信号时间序列的预测 被引量:5
14
作者 罗德杨 郑飞 陈权亮 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期94-104,共11页
利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,... 利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究。结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2~6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。 展开更多
关键词 全球平均表面温度 年际信号时间序列预测 集合经验模态分解 长短期记忆神经网络 深度学习预测模型
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基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测 被引量:2
15
作者 马泽宁 郑阳 +2 位作者 柳无双 田波 陈启卷 《水电能源科学》 北大核心 2024年第11期160-163,159,共5页
通过对水电机组建立有效的振动趋势预测模型,可预知机组运行状态并保障其运行安全。针对振动信号非线性与非平稳性的特性,提出基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测模型。首先通过正弦余弦算法(SCA)对自适应噪声完备集合... 通过对水电机组建立有效的振动趋势预测模型,可预知机组运行状态并保障其运行安全。针对振动信号非线性与非平稳性的特性,提出基于综合指标降噪的CEEMDAN-TCN水电机组振动趋势预测模型。首先通过正弦余弦算法(SCA)对自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和时间卷积网络(TCN)的各参数进行寻优,提高算法的预测精度;然后通过优化的CEEMDAN算法分解与功率谱熵、近似熵及相关系数共同构建的综合降噪指标筛选,得到有效的IMF分量;最后通过优化的TCN完成对各个分量的预测,将各分量预测结果叠加实现对原始振动信号的趋势预测。电站实际数据测试表明,该方法能够精确可靠地预测振动信号发展趋势。 展开更多
关键词 振动信号预测 降噪 CEEMDAN 时间卷积网络 正弦余弦算法
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西南地区夏季降水预测模型 被引量:13
16
作者 马振锋 《气象》 CSCD 北大核心 2002年第11期29-33,共5页
The primary physical factors,such as plateau meteorological factor,westerlies system,subtropical high and so on,which impact on summer precipitation over the southwest region of China,are analyzed.Then based on the re... The primary physical factors,such as plateau meteorological factor,westerlies system,subtropical high and so on,which impact on summer precipitation over the southwest region of China,are analyzed.Then based on the relationship between the physical factors and predictand,the predictive models of precipitation in Sichuan basin are developed.The forecast accuracy of operational experiments in recent years is improved. 展开更多
关键词 西南地区 夏季 降水 预测信号 技术方法 预测效果 副热带高压
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云南夏秋连续干旱事件及前期海平面气压异常信号
17
作者 王秀英 肖子牛 孙畅 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期275-285,共11页
近十多年来云南地区多次发生极端的季节性连续干旱,尤其是夏季、秋季的连续干旱会加重传统冬、春季节干旱的危害,给当地经济和社会活动造成了严重的影响。本文基于1970~2019年云南省气象局120站降水数据及NCEP海平面气压场数据,从降水... 近十多年来云南地区多次发生极端的季节性连续干旱,尤其是夏季、秋季的连续干旱会加重传统冬、春季节干旱的危害,给当地经济和社会活动造成了严重的影响。本文基于1970~2019年云南省气象局120站降水数据及NCEP海平面气压场数据,从降水持续性异常指数出发,分析了云南夏、秋季节连续干旱事件发生的演变特征,进而探究了该区域夏秋连续干旱事件与前期4月海平面气压的可能联系,以期能够在极端干旱的预报中提供帮助。研究结果表明:(1)云南夏秋降水持续性异常的主要特征为全省一致的偏多或偏少;(2)云南夏秋连续干旱事件发生前期表现为3个区域海平面气压异常的组合,分别为北大西洋、北印度洋和中太平洋海平面气压异常;(3)由前期4月上述关键信号构建的组合信号指数,能够较好地表征云南夏季、秋季的降水连续异常,是具有意义的潜在前期预报信号。 展开更多
关键词 连续干旱 前期预测信号 海平面气压异常
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长江上游夏季径流量年际增量预测模型及检验 被引量:4
18
作者 庞轶舒 张俊 +1 位作者 秦宁生 李金建 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期115-128,共14页
基于1980—2020年长江上游夏季径流量、降水和气温等资料,采用小波分析、最优子集回归等方法,分析径流量、降水量和气温的变化关系,探讨引发径流量变化的前兆气候异常信号,并构建径流量年际增量预测模型。结果表明:径流量多寡直接取决... 基于1980—2020年长江上游夏季径流量、降水和气温等资料,采用小波分析、最优子集回归等方法,分析径流量、降水量和气温的变化关系,探讨引发径流量变化的前兆气候异常信号,并构建径流量年际增量预测模型。结果表明:径流量多寡直接取决于流域总降水量,两者表现出显著的准两年周期振荡特征,年际增量之间的相关系数(TCC)为0.88,达到0.001显著性水平。流域平均气温对径流量变化影响相对较小。影响径流量变化的关键前兆气候信号为孟加拉湾冬季风、春季高原季风等8个气候特征量。所建模型在建模时段内(1981—2015年)的拟合值与观测值的TCC为0.81,达到0.001显著性水平;符号一致率(SCR)为77.1%,在径流量变化异常年为100.0%;均方根误差为0.57。在2016—2020年的后报试验中,模型预测与观测值的SCR为80.0%,均方根误差为0.99。经反演的预测径流量平均相对误差绝对值为19.3%。该模型对长江上游夏季径流量及其年际变化的预测准确率大于80%。 展开更多
关键词 长江上游径流量 年际增量 气候预测信号 径流量预测模型
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基于卡尔曼滤波理论的实时交通信号控制研究 被引量:3
19
作者 徐磊 彭金栓 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第26期153-158,共6页
针对城市交通信号灯单独控制,以及信号配时固定等问题,提出一种基于卡尔曼滤波理论的实时交通信号控制方法。该方法利用卡尔曼滤波理论,对通过道路交叉口下阶段交通流量进行预测,并更新交通信号配时。通过对交叉口高峰小时交通流量实时... 针对城市交通信号灯单独控制,以及信号配时固定等问题,提出一种基于卡尔曼滤波理论的实时交通信号控制方法。该方法利用卡尔曼滤波理论,对通过道路交叉口下阶段交通流量进行预测,并更新交通信号配时。通过对交叉口高峰小时交通流量实时调研,采用卡尔曼滤波理论预测交通流量后,对信号配时进行实时优化,并采用VISSIM软件对此交叉口进行仿真,仿真结果表明,车辆排队长度缩短,停车次数下降,通行效率得到大幅提高。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波理论 预测交通信号 实时控制 VISSIM仿真
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基于VMD与GRU的抽水蓄能机组振动趋势预测 被引量:9
20
作者 王璞 姬联涛 +2 位作者 朱家浩 庄俊 马宏忠 《水电能源科学》 北大核心 2022年第1期192-195,205,共5页
鉴于有效预测振动信号可为抽水蓄能机组的性能劣化及故障等预警提供重要依据的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与门控循环单元神经网络(GRU)的抽水蓄能机组振动信号预测方法。首先,对原始的振动信号进行VMD分解,得到一组相对平稳且... 鉴于有效预测振动信号可为抽水蓄能机组的性能劣化及故障等预警提供重要依据的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与门控循环单元神经网络(GRU)的抽水蓄能机组振动信号预测方法。首先,对原始的振动信号进行VMD分解,得到一组相对平稳且频率不同的本征模态函数(IMF),以减少不同频率信息间的相互影响;然后,针对各子序列分别构建GRU时序预测模型,并采用自适应矩估计算法(Adam)对各分量GRU预测模型进行优化;最后叠加各子序列预测结果得到抽蓄机组振动信号的预测值,并构建ANN、GRU、VMD-SVM、VMD-ANN 4种预测模型进行对比。试验结果表明,与所构建的4种预测模型相比,VMD-GRU预测模型在有效性及预测精度等方面效果显著,在实际工程中非常具有应用意义。 展开更多
关键词 振动信号预测 变分模态分解 门控递归单元网络 抽水蓄能电站
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