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基于RLMD-SE-CNN-RELM的水位预测混合模型研究
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作者 张奇伟 刘月馨 +3 位作者 许雯 徐军杨 陈佳雷 张楚 《人民长江》 北大核心 2025年第3期116-125,133,共11页
精准的水位预测在自然灾害预警、水资源管理和生态环境保护等领域具有重要应用价值。为此,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)、样本熵(SampEn)、卷积神经网络(CNN)和正则化极限学习机(RELM)的水位预测混合模型。首先利用RLMD对历史... 精准的水位预测在自然灾害预警、水资源管理和生态环境保护等领域具有重要应用价值。为此,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)、样本熵(SampEn)、卷积神经网络(CNN)和正则化极限学习机(RELM)的水位预测混合模型。首先利用RLMD对历史水位数据进行分解,引入样本熵方法对分量数据进行特征重组以减少数据量;然后利用CNN对重组数据进行特征提取以提高训练速度;最后利用RELM预测每个子序列,将预测结果叠加得到水位序列的最终预测值。以岷江流域下游高场水文站点1997~2020年的日水位数据为研究对象,对模型预测性能进行验证。结果表明:在未来1 d水位预测方面,所构建的混合模型与RELM、CNN-RELM、RLMD-CNN-RELM模型相比,准确度分别提升5.93%,5.91%,0.52%;3种不同预见期(1,2,3 d)下,混合模型预测结果的NSE分别为0.934657,0.932588,0.922955,预报精度均达到甲级。建立的RLMD-SE-CNN-RELM模型预测精度高,稳定性强,可为水位预测和水资源的精准调度提供参考。 展开更多
关键词 水位预测 鲁棒局部均值分解 样本熵 卷积神经网络 正则化极限学习机 岷江流域
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基于CERLMDAN-PE-NLMS的MEMS陀螺信号去噪方法
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作者 王镜淇 李杰 +3 位作者 马喜宏 胡陈君 郝雅茹 张伟 《微电子学与计算机》 2024年第10期117-123,共7页
随着武器技术的不断发展,常规弹药的制导化改造已成为一种必然趋势。通过应用精确制导技术,可以显著提高弹药的打击精度和效率。而在实现弹药制导化改造的过程中,精准测量角速度是一项关键核心技术。微机电系统(Micro-Electro Mechanica... 随着武器技术的不断发展,常规弹药的制导化改造已成为一种必然趋势。通过应用精确制导技术,可以显著提高弹药的打击精度和效率。而在实现弹药制导化改造的过程中,精准测量角速度是一项关键核心技术。微机电系统(Micro-Electro Mechanical System,MEMS)陀螺仪存在输出信号噪声大、精度低的问题,针对上述问题,提出了一种自适应噪声完备集合鲁棒局部均值分解(CERLMDAN)和归一化LMS算法(Normalized Least Mean Square,NLMS)结合的滤波模型。该模型通过在鲁棒局部均值分解(Robust Local Mean Decomposition,RLMD)过程中添加白噪声将原始数据分解为多个乘积函数(Product Functions,PF),并根据排列熵(Permutation Entropy,PE)将PF分为混合PF和有用PF;其次对混合PF使用NLMS去噪;最后,把处理后的PF和有用PF进行重构,得到去噪后的信号。试验表明,本文提出的去噪模型对信号均值与方差有显著提升,信号均值由0.5891提升至0.5396,信号方差由44.473提升至5.2692。 展开更多
关键词 MEMS陀螺仪 自适应噪声完备集合鲁棒局部均值分解 局部均值降噪 排列熵
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一种GNSS-MR海平面高度反演模型研究 被引量:1
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作者 张卫平 刘立龙 +3 位作者 陈发德 张志 郑明明 吴昊舰 《无线电工程》 2024年第2期369-377,共9页
针对大地测量型GNSS接收机获取的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)观测值存在趋势项分离不佳和信号叠加干涉的问题,融合自适应噪声完备集合鲁棒局部均值分解方法对原始SNR信号进行分解,有效分离SNR观测值中的趋势项并提取相应的潮位信... 针对大地测量型GNSS接收机获取的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)观测值存在趋势项分离不佳和信号叠加干涉的问题,融合自适应噪声完备集合鲁棒局部均值分解方法对原始SNR信号进行分解,有效分离SNR观测值中的趋势项并提取相应的潮位信号,以布设在美国华盛顿州星期五海港岸边的SC02测站为例,利用实测数据反演潮位变化并与传统的低阶多项式拟合方法进行对比分析。结果表明,融合CERLMDAN方法的反演结果的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、相关系数分别为0.56 m和0.97,相比于传统方法的反演精度提升了33.7%。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统多路径反射 自适应噪声完备集合鲁棒局部均值分解 潮位反演 信噪比
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基于ARLMD和IMOMEDA的滚动轴承早期微弱故障诊断
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作者 唐贵基 丁傲 +3 位作者 王晓龙 张晔 姜超 李海明 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期102-115,共14页
为实现强噪声干扰下滚动轴承早期微弱故障损伤特征的准确识别,提出一种自适应鲁棒局部均值分解(adaptive robust local mean decomposition,ARLMD)和改进多点最优最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvoluti... 为实现强噪声干扰下滚动轴承早期微弱故障损伤特征的准确识别,提出一种自适应鲁棒局部均值分解(adaptive robust local mean decomposition,ARLMD)和改进多点最优最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOMEDA)相融合的诊断新方法。首先,利用基于斯皮尔曼相关系数的ARLMD算法对原始信号进行处理,按照线性峭度(L-kurtosis)最大原则筛选出蕴含丰富故障信息的最佳分量,实现原始信号信噪比的有效提升;然后,针对多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)效果受滤波长度影响较大的特点,提出基于余量自相关能量比(residual autocorrelation energy ratio,RAER)的最优滤波长度选取策略,对最佳分量进行IMOMEDA处理,实现周期性冲击特征强化放大;最后,计算解卷积信号的包络谱,从中提取出特征频率信息。仿真、实验及工程信号分析结果表明,所提方法可有效提取强噪声下的微弱故障特征,实现轴承损伤的精确诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障 鲁棒局部均值分解 解卷积 余量自相关能量比
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