基于SSA_(n)-SSA_(l)-LSTM的短期空调负荷预测模型 被引量：1

1

作者 任中俊 杨心宇 +2 位作者 周国峰 易检长 何影 《暖通空调》 2024年第7期90-97,共8页

本文提出了一种奇异谱分析(SSA_(n))和麻雀搜索算法(SSA_(l))优化的长短期记忆网络(LSTM)的组合空调负荷预测模型。使用皮尔逊相关系数和主成分分析法对输入特征进行挑选和处理,以消除特征之间的冗余性和相关性。针对空调负荷的波动性... 本文提出了一种奇异谱分析(SSA_(n))和麻雀搜索算法(SSA_(l))优化的长短期记忆网络(LSTM)的组合空调负荷预测模型。使用皮尔逊相关系数和主成分分析法对输入特征进行挑选和处理,以消除特征之间的冗余性和相关性。针对空调负荷的波动性和随机性,采用SSA_(n)将空调负荷分解为多个分量。同时针对LSTM超参数设置的问题,采用SSA_(l)对模型进行优化,使用优化后的LSTM对各个分量进行预测,对预测结果进行重构。利用办公建筑和医疗建筑的空调负荷数据对模型进行了验证和分析。研究发现,与其他模型相比,SSA_(n)-SSA_(l)-LSTM模型表现最好,在预测办公建筑空调负荷时决定系数(R^(2))高达0.996 7,平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.62%、14.42 kW和18.82 kW,在预测医疗建筑空调负荷时R^(2)高达0.992 7,MAPE、MAE和RMSE分别为0.50%、19.40 kW和25.71 kW。 展开更多

关键词 空调负荷 预测模型 奇异谱分析(SSA_(n)) 麻雀搜索算法(SSA_(l)) 长短期记忆网络(LSTM)

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基于双提升小波的自适应混沌信号降噪 被引量：10

2

作者 刘云侠 杨国诗 贾群 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期13-17,共5页

根据信号和噪声的特性不同,本文提出了一种基于双提升小波的自适应混沌信号降噪方法.该方法结合奇异谱和梯度下降算法,分别对双提升小波变换后的近似部分和细节部分进行了分析.一方面,奇异谱分析更大程度的去除了代表噪声的较小奇异值;... 根据信号和噪声的特性不同,本文提出了一种基于双提升小波的自适应混沌信号降噪方法.该方法结合奇异谱和梯度下降算法,分别对双提升小波变换后的近似部分和细节部分进行了分析.一方面,奇异谱分析更大程度的去除了代表噪声的较小奇异值;另一方面,神经网络对非线性阈值的自学习,实现了小波系数的自适应选取,提高了信号的定位精度.通过对Lorenz模型和月太阳黑子时序进行仿真,证实了本文所提方法能够对实际观测的混沌信号进行有效的降噪. 展开更多

关键词 双提升小波 奇异谱分析 梯度下降算法 混沌信号 降噪

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基于奇异谱分析与PSO优化SVM的混凝土坝变形监控模型 被引量：25

3

作者 牛景太 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2020年第6期60-65,77,共7页

针对混凝土坝自动化变形监测数据存在噪声成分,且变形与环境影响因素间呈现出复杂的非线性关系等问题,提出了基于奇异谱分析(SSA)与粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的混凝土坝变形监控模型。模型利用SSA对实测变形进行分解,提取其... 针对混凝土坝自动化变形监测数据存在噪声成分,且变形与环境影响因素间呈现出复杂的非线性关系等问题,提出了基于奇异谱分析(SSA)与粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的混凝土坝变形监控模型。模型利用SSA对实测变形进行分解,提取其蕴含的趋势与周期性成分并对变形加以重构;在此基础上,采用基于PSO优化的SVM对重构变形与环境影响因素间复杂的非线性函数关系进行挖掘。实例验证结果表明,该模型具有较好的拟合与预测精度,可以有效地挖掘实测变形蕴含的数据特征,减小噪声成分对建模精度的影响,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 混凝土坝 变形监控 奇异谱分析 支持向量机 粒子群算法

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基于相空间重构改进算法的混沌奇异谱分析及应用 被引量：4

4

作者 张立国 刘婉 +3 位作者 张淑清 刘海涛 董伟 宋姗姗 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期1299-1306,共8页

针对混沌奇异谱分析嵌入维数和延迟时间不确定性问题,提出相空间重构的改进算法。利用补充准则E_(2)(m)进行联合判断,同时对Cao算法进行了改进,给出了一种改进的嵌入维数的稳定性准则。嵌入维数利用改进的Cao算法,能够快速准确地确定嵌... 针对混沌奇异谱分析嵌入维数和延迟时间不确定性问题,提出相空间重构的改进算法。利用补充准则E_(2)(m)进行联合判断,同时对Cao算法进行了改进,给出了一种改进的嵌入维数的稳定性准则。嵌入维数利用改进的Cao算法,能够快速准确地确定嵌入维数m的值,具有准确性和高效性;用基于符号分析的极大联合熵求取延迟时间的方法,减少计算量和误差。通过数值验证对比实验验证了该方法的优越性。将该方法在滚动轴承早期故障识别中应用,结果表明:混沌奇异谱可以清楚看出不同故障信号的图形分布,实现对机械故障信号的特征提取。为机械故障早期诊断提供一种新的有效途径。 展开更多

关键词 计量学 混沌奇异谱特征提取 改进Cao算法 符号分析极大联合熵 滚动轴承 故障诊断

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基于WOA-XGBoost的空闲停车位短期预测方法 被引量：3

5

作者 宋瑞 程子龙 赵日鑫 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期84-89,共6页

为了提高空闲停车位短期预测的准确性,基于停车场空闲停车位数据特性,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的组合预测模型。首先对空闲停车位的随机性进行分析,同时采用奇异谱分析(SSA)对原始数据进行解构和重... 为了提高空闲停车位短期预测的准确性,基于停车场空闲停车位数据特性,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的组合预测模型。首先对空闲停车位的随机性进行分析,同时采用奇异谱分析(SSA)对原始数据进行解构和重构,从而对实现原始数据主要成分的提取以及噪声的剔除;其次采用鲸鱼优化算法实现对XGBoost预测模型的主要参数进行寻优,找到全局最优参数;最后通过实例对提出的预测模型的准确性进行了验证。实验结果表明:实现参数优化的XGBoost预测模型具有较高的预测精度以及稳定性。 展开更多

关键词 交通运输工程 空闲停车位预测 奇异谱分析 鲸鱼优化算法 XGBoost

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在运动状态下脉搏信号的级联滤波算法 被引量：2

6

作者 文武 孙再敏 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期516-521,共6页

为了减小在剧烈环境中脉搏波信号产生的运动伪迹,采用mimic数据库中由光子器件构成的光电传感器采集的脉搏信号,通过陀螺仪信号和三轴加速度互补滤波来矫正三轴加速度的角度,运用奇异谱分析将矫正后的三轴加速度信号分组为不同频率成分... 为了减小在剧烈环境中脉搏波信号产生的运动伪迹,采用mimic数据库中由光子器件构成的光电传感器采集的脉搏信号,通过陀螺仪信号和三轴加速度互补滤波来矫正三轴加速度的角度,运用奇异谱分析将矫正后的三轴加速度信号分组为不同频率成分的信号,作为三级快速横向递归最小二乘(FTRLS)算法的参考信号自适应消除运动伪迹。结果表明,与最小均方算法、递归最小二乘法相比,信噪比分别提升了12.2%、6.7%,均方根误差分别减少了30%,11%,并且提高了计算速度。该研究对去除频域上脉搏波的运动干扰谱峰,保留重博波信息是有帮助的。 展开更多

关键词 光子器件 运动伪迹 互补滤波 奇异谱分析 快速横向递归最小二乘算法

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基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计 被引量：2

7

作者 梅少辉 何明一 戴玉超 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期640-646,共7页

提出一种基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计算法。该算法分别在高光谱图像的像元方向和波段图像方向进行信号子空间估计,虽然这两个方向上信号子空间的分布不同,但其维数均等于图像的虚拟维数。该方法不需要对信号子空间... 提出一种基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计算法。该算法分别在高光谱图像的像元方向和波段图像方向进行信号子空间估计,虽然这两个方向上信号子空间的分布不同,但其维数均等于图像的虚拟维数。该方法不需要对信号子空间和噪声子空间进行区分,仅通过对不同方向上的信号子空间投影进行比较,获取图像的虚拟维数。仿真像元实验和实际高光谱图像实验均证明该算法改善了传统的基于单向投影的虚拟维数估计算法的性能,其性能优于常用的虚拟维数估计算法:Neyamn-Pearson检测算法和信号子空间估计算法。 展开更多

关键词 虚拟维数 本证维数 高光谱图像 混合像元分解

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基于GP算法奇异谱分析嵌入维数的确定及应用 被引量：3

8

作者 岳顺 翟长治 李小奇 《水利与建筑工程学报》 2015年第5期97-101,共5页

对于奇异谱分析中嵌入维数的选择,以往的研究者通常基于经验或者交叉验证的方法,过于主观。本文基于GP算法原理,根据嵌入维数与关联维数的关系,来确定奇异谱分析的嵌入维数,并通过仿真实验证明了该方法较以往方法更加具有准确性和高效... 对于奇异谱分析中嵌入维数的选择,以往的研究者通常基于经验或者交叉验证的方法,过于主观。本文基于GP算法原理,根据嵌入维数与关联维数的关系,来确定奇异谱分析的嵌入维数,并通过仿真实验证明了该方法较以往方法更加具有准确性和高效性。最后对苏通大桥索塔GPS变形监测数据进行处理,实现了显著降噪的效果,准确地提取了监测序列的趋势成分和周期成分,为索塔以后的误差分析和预测模型提供了可靠的依据。 展开更多

关键词 奇异谱分析 嵌入维数 GP算法 时间序列 降噪

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基于奇异谱分析的空间环境数据插补方法 被引量：1

9

作者 刘帅 李智 +2 位作者 龚建村 林瑞淋 马志昊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期829-836,共8页

空间环境数据具有典型的非线性、非平稳特征,并经常包含有缺失数据,给预报模型的建立、预测以及物理过程的分析带来了一定的困难。为了实现对缺失数据的插补,基于奇异谱分析(SSA)迭代插补的思想,设计了一种能够适用于不同缺失数据分布... 空间环境数据具有典型的非线性、非平稳特征,并经常包含有缺失数据,给预报模型的建立、预测以及物理过程的分析带来了一定的困难。为了实现对缺失数据的插补,基于奇异谱分析(SSA)迭代插补的思想,设计了一种能够适用于不同缺失数据分布的插补方案。该方案提取出原始时间序列中缺失数据分布数组,利用缺失数据分布数组生成交叉验证所用的测试数据集,并利用离散粒子群优化算法寻找SSA的2个关键性参数,即嵌入窗口长度和主成分个数。通过不同太阳活动年份实际观测的太阳风参数、地磁指数等实例验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 奇异谱分析(SSA) 离散粒子群优化算法 数据插补 空间环境 时间序列

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WPD-RSO-ESN和SSA-RSO-ESN模型在径流时间序列预测中应用比较 被引量：17

10

作者 杨琼波 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第2期61-67,75,共8页

为提高径流时间序列预测精度,提出小波包分解(WPD)与奇异谱分解(SSA)-鼠群优化(RSO)算法-回声状态网络(ESN)相混合的径流时间序列预测方法。分别利用WPD和SSA将非平稳径流时间序列分解为若干子序列,有效降低径流时间序列的复杂性;介绍RS... 为提高径流时间序列预测精度,提出小波包分解(WPD)与奇异谱分解(SSA)-鼠群优化(RSO)算法-回声状态网络(ESN)相混合的径流时间序列预测方法。分别利用WPD和SSA将非平稳径流时间序列分解为若干子序列,有效降低径流时间序列的复杂性;介绍RSO算法原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对RSO算法进行仿真测试;利用RSO算法对ESN储备池规模、稀疏度等超参数进行优化,建立WPD-RSO-ESN、SSA-RSO-ESN模型,并分别构建WPDRSO-SVM、WPD-ESN、WPD-SVM和SSA-RSO-SVM、SSA-ESN、SSA-SVM作对比分析模型;利用云南省江边街水文站1957-2014年逐月径流时间序列数据对8种模型进行检验及对比分析。结果表明:RSO算法在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局搜索能力。WPD-RSO-ESN、SSA-RSO-ESN模型对实例后10年120个月月径流时间序列预测的平均绝对百分比误差分别为2.73%、3.90%,预测精度优于同一分解条件下的其他模型。RSO算法能有效优化ESN网络超参数,提高ESN网络的预测性能。WPD对径流时间序列数据的分解效果优于SSA方法。 展开更多

关键词 径流预测 小波包分解 奇异谱分析 鼠群优化算法 回声状态网络 仿真测试

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采用MRSSA-ICA的共信道多通信信号盲分离 被引量：4

11

作者 卢广阔 《电讯技术》 北大核心 2020年第5期554-559,共6页

针对时频域部分重叠的多个跳频通信信号共信道盲分离问题,提出了一种新的共信道盲分离算法SCBSS(Single Channel Blind Source Separation)。首先,重新定义多分辨奇异谱分析(Multi-resolution Singular Spectrum Analysis,MRSSA)算法,... 针对时频域部分重叠的多个跳频通信信号共信道盲分离问题,提出了一种新的共信道盲分离算法SCBSS(Single Channel Blind Source Separation)。首先,重新定义多分辨奇异谱分析(Multi-resolution Singular Spectrum Analysis,MRSSA)算法,利用其冗余性来重构伪多输入输出模型;接着引入独立分量分析算法用于提取感兴趣的独立分量。仿真结果验证了所提算法分离多个正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)调制的时频域部分重叠跳频通信信号的有效性和鲁棒性,且不需要任何先验。 展开更多

关键词 多用户跳频通信 共信道盲源分离 多分辨奇异谱分析算法 独立分量分析

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基于奇异谱分析与梯度优化算法优化的RVM、SVM月径流预测研究 被引量：6

12

作者 梁晓鑫 崔东文 《人民珠江》 2022年第1期111-118,共8页

基于序列分解—参数优化—分项预测—结果叠加思想,构建奇异谱分析(SSA)-梯度优化(GBO)算法与相关向量机(RVM)、支持向量机(SVM)集成的中长期月径流预测模型。首先采用SSA方法对实例月径流数据进行处理,提取多个独立的子序列;其次介绍GB... 基于序列分解—参数优化—分项预测—结果叠加思想,构建奇异谱分析(SSA)-梯度优化(GBO)算法与相关向量机(RVM)、支持向量机(SVM)集成的中长期月径流预测模型。首先采用SSA方法对实例月径流数据进行处理,提取多个独立的子序列;其次介绍GBO算法原理,基于6个典型函数对GBO算法进行仿真测试。利用GBO算法优化RVM核宽度因子和超参数、SVM惩罚因子和核函数参数,分别建立SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型对各子序列进行预测,叠加后作为最终月径流预测结果;最后以云南省龙潭站65年共780个月月径流预测为例,选取实例前53年作为训练样本,后10年共120个月作预测样本对SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型进行检验。结果表明:GBO算法在不同维度条件下寻优效果优于MPA、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。SSA-GBO-RVM、SSA-GBO-SVM模型对实例120个月月径流预测的平均绝对百分比误差分别为6.20%、7.82%,平均绝对误差分别为0.88、1.00 m^(3)/s,纳什系数分别为0.9926、0.9913,均具有较好的预测精度和较高的可信度。相对而言,SSA-GBO-RVM模型优于SSA-GBO-SVM。 展开更多

关键词 月径流预测 奇异谱分析 梯度优化算法 相关向量机 支持向量机 仿真测试

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基于奇异谱分析的SPBO-ANFIS月径流组合预测模型 被引量：4

13

作者 张亚杰 崔东文 《人民珠江》 2022年第5期137-144,153,共9页

针对水文时间序列月径流多尺度非平稳性等特点,提出基于奇异谱分解(SSA)的学生心理学优化(SPBO)算法-自适应神经模糊推理系统(ANFIS)月径流组合预测模型,并应用于云南省某水文站月径流预报。首先通过SSA将实例月径流时序数据分解为若干... 针对水文时间序列月径流多尺度非平稳性等特点,提出基于奇异谱分解(SSA)的学生心理学优化(SPBO)算法-自适应神经模糊推理系统(ANFIS)月径流组合预测模型,并应用于云南省某水文站月径流预报。首先通过SSA将实例月径流时序数据分解为若干独立子序列分量,以降低时序数据的复杂性;其次介绍SPBO算法原理,通过取8个标准函数对SPBO算法进行仿真验证及比较;最后采用SPBO算法优化ANFIS条件参数和结论参数,建立SSA-SPBO-ANFIS模型对每一个子序列进行预测,叠加后作为最终月径流预测结果,并与基于集合经验模态分解(EEMD)的EEMD-SPBO-ANFIS模型和未经分解的SPBO-ANFIS模型作比较。结果表明:SPBO算法具有较好的寻优精度;SSA-SPBO-ANFIS模型对实例月径流预测的平均绝对百分比误差5.57%,平均绝对误差0.20 m^(3)/s,纳什系数0.9948,合格率96.7%,预测效果优于EEMD-SPBO-ANFIS模型,远优于SPBO-ANFIS模型。模型及方法可为相关水文时间序列预测研究提供参考。 展开更多

关键词 径流预测 奇异谱分析 学生心理学优化算法 自适应神经模糊推理系统 仿真测试

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优化变分模态分解的超声多普勒测流信号误差模型研究

14

作者 赵军华 戴聪聪 +3 位作者 李丛 冯阳 邓权 张清波 《节水灌溉》 北大核心 2023年第9期16-24,共9页

超声多普勒流量计的应用环境复杂多变,因此提高测量精度和误差,精确提取回波信号非常重要。提出了融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)和奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,简称SSA)的降噪模型,以更好地改... 超声多普勒流量计的应用环境复杂多变,因此提高测量精度和误差,精确提取回波信号非常重要。提出了融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)和奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,简称SSA)的降噪模型,以更好地改善回波信号信噪比。该方法首先利用柯西变异算子产生随机迭代过程,克服了海鸥算法(Seagull Optimization Algorithm,简称SOA)容易陷入局部最优的特性;其次,采用包络谱熵值作为适应度函数,自适应优化VMD参数组合,同时引入云相似度值作为有效模态分量(Intrinsic Mode Functions,简称IMF)筛选的标准;最后,针对中低频的二次谐波振荡现象,引入SSA加以解决。通过构造超声波模拟信号和走车实验数据实例,与小波阈值、经验模态分解(Empirical Mod Decomposition,简称EMD)等方法对比,分析CVSOA-VMD-SSA降噪效果。结果表明:对于仿真信号而言,CVSOA-VMD-SSA能克服模态混叠及SOA易陷入局部最优解问题,更有效地抑制噪声干扰,相较于EMD-SSA、SOA-VMD-SSA,信噪比最高达30.78 dB,均方根误差最低达0.01;对于走车实验而言,采用多组信号统计分析,确定云相似度阈值为0.6,对比不同走车流速探测精度,CVSOA-VMD-SSA误差最小,范围在0.01~0.03 m/s,该结果为实际工程应用提供理论支撑。 展开更多

关键词 超声多普勒 柯西变异 海鸥算法 变分模态分解 奇异谱分析

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