检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测研究被引量：18: 1; 作者蔡改贫宗路 +1 位作者罗小燕胡显能《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期128-133,共6页; 针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重... 展开更多; 关键词磨机负荷 CEEMDAN 云模型特征熵最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进持支向量机的猪肉价格预测研究被引量：15: 2; 作者姜百臣冯凯杰彭思喜《广东农业科学》 CAS 2018年第12期158-164,共7页; 针对近年频现"价高伤民,价贱伤农"的"猪周期"现象,尝试使用集成经验模态分解(EEMD)方法挖掘出"猪周期"的价格波动机制,并引入遗传算法(GA)改进支持向量机。研究结果发现,通过EEMD方法能较好地展示出"... 展开更多; 关键词猪肉价格预测支持向量机遗传算法集成经验模态分解猪周期; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CEEMD和GWO的超短期风速预测被引量：23: 3; 作者王静李维德《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期69-74,共6页; 风电场风速预测对电力系统的合理调度、安全运行等方面有重大的影响。针对风速时间序列的非线性特征造成其预测精度不佳的问题,采用基于互补型集成经验模态分解和灰狼优化算法优化支持向量回归机的超短期风速组合预测模型来解决。首先... 展开更多; 关键词本征模态函数互补型集成经验模态分解支持向量回归机灰狼优化算法超短期风速预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EEMD-GA-BP模型的风电功率短期预测研究被引量：7: 4; 作者朱恩文朱安麒 +1 位作者王洁丹刘玉娇《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期166-174,共9页; 随着我国风电产业迅速发展,风电并网规模不断扩大,准确预测风电场输出功率是降低风电波动对电网影响、提高电能质量、保证电网稳定运行的有效途径。本文采用箱型分析及热卡填充的方法对数据集中的异常数据进行清洗与重构。采用遗传算法... 展开更多; 关键词风电功率短期预测反向传播神经网络集成经验模态分解遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测研究被引量：18: 1; 作者蔡改贫宗路罗小燕胡显能; 机构江西理工大学机电工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期128-133,共6页; 基金国家自然科学基金(51464017) 江西省教育厅科技重点(GJJ150618); 文摘针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重构信号,利用逆向云发生器计算重构信号的云模型特征熵作为信号的特征参数,运用正向云发生器生成云模型特征向量的云滴图,结果表明,欠负荷、正常负荷、过负荷之间的熵值差异很大,可以较好地区分和识别磨机负荷状态;将云模型特征向量作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入,料球比、充填率为输出,建立磨机负荷预测模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,模型能够准确预测磨机负荷状态。; 关键词磨机负荷 CEEMDAN 云模型特征熵最小二乘支持向量机; Keywords mill load integrated empirical decomposition algorithm(ieda) cloud model feature entropy least squares support vector machine(LSSVM); 分类号 TD453 [矿业工程—矿山机电] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进持支向量机的猪肉价格预测研究被引量：15: 2; 作者姜百臣冯凯杰彭思喜; 机构华南农业大学经济管理学院; 出处《广东农业科学》 CAS 2018年第12期158-164,共7页; 基金广东省自然科学基金(2017A030313425) 广州市科技计划项目(201806030008); 文摘针对近年频现"价高伤民,价贱伤农"的"猪周期"现象,尝试使用集成经验模态分解(EEMD)方法挖掘出"猪周期"的价格波动机制,并引入遗传算法(GA)改进支持向量机。研究结果发现,通过EEMD方法能较好地展示出"猪周期"的循环轨迹;通过对比常用的预测模型,发现基于EEMD的GASVM模型预测精测更高,是一种更具有科学性的价格预测工具。; 关键词猪肉价格预测支持向量机遗传算法集成经验模态分解猪周期; Keywords pork price prediction support vector machine genetic algorithm integrated empirical mode decomposition hog cycle; 分类号 F304 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CEEMD和GWO的超短期风速预测被引量：23: 3; 作者王静李维德; 机构兰州大学数学与统计学院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期69-74,共6页; 基金国家自然科学基金资助(41571016)~~; 文摘风电场风速预测对电力系统的合理调度、安全运行等方面有重大的影响。针对风速时间序列的非线性特征造成其预测精度不佳的问题,采用基于互补型集成经验模态分解和灰狼优化算法优化支持向量回归机的超短期风速组合预测模型来解决。首先利用该模型对非平稳的风速时间序列进行CEEMD分解,分解为一系列的相对平稳分量。然后对各个分量利用灰狼算法优化SVR进行预测。最后,将每一个分量的预测结果集成输出作为最终的风速预测结果。结果表明,该预测模型比其他智能算法基准模型预测精度高,且在风速预测中具有优越性。; 关键词本征模态函数互补型集成经验模态分解支持向量回归机灰狼优化算法超短期风速预测; Keywords intrinsic mode function complementary integrated empirical mode decomposition support vector regression gray wolf optimization algorithm ultra-short-term wind speed prediction; 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

题名基于EEMD-GA-BP模型的风电功率短期预测研究被引量：7: 4; 作者朱恩文朱安麒王洁丹刘玉娇; 机构长沙理工大学数学与统计学院; 出处《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期166-174,共9页; 基金国家统计局科学研究项目(2019LY21) 长沙理工大学研究生创新基金(CX2020SS86,CX2020SS87)。; 文摘随着我国风电产业迅速发展,风电并网规模不断扩大,准确预测风电场输出功率是降低风电波动对电网影响、提高电能质量、保证电网稳定运行的有效途径。本文采用箱型分析及热卡填充的方法对数据集中的异常数据进行清洗与重构。采用遗传算法与EEMD分解算法相结合的方式改进BP算法,并且根据不同时间尺度预测结果对比,相对于传统预测模型而言,本文EEMD-GA-BP模型具有预测精度高,预测效果更为稳定等特点。; 关键词风电功率短期预测反向传播神经网络集成经验模态分解遗传算法; Keywords wind power short-term prediction back propagation neural network integrated empirical mode decomposition genetic algorithm; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 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	基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测研究	蔡改贫宗路罗小燕胡显能	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2019	18	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进持支向量机的猪肉价格预测研究	姜百臣冯凯杰彭思喜	《广东农业科学》 CAS	2018	15	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CEEMD和GWO的超短期风速预测	王静李维德	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2018	23	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于EEMD-GA-BP模型的风电功率短期预测研究	朱恩文朱安麒王洁丹刘玉娇	《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料