检索结果-南通市图书馆

作者：赵沛雯贵州大学

学位级别：硕士

社会信息化的加速导致对无线移动服务需求增加,从而导致对频谱资源需求也大幅增加。然而,现有的频谱资源及其分配方式无法满足频率使用的需求,这在一定程度上限制了无线技术的发展。1999年,认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术被提出,... 详细信息

社会信息化的加速导致对无线移动服务需求增加,从而导致对频谱资源需求也大幅增加。然而,现有的频谱资源及其分配方式无法满足频率使用的需求,这在一定程度上限制了无线技术的发展。1999年,认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术被提出,它利用频谱感知和系统的智能学习,实现频谱的动态分配和共享,从而使得未经授权的用户(Secondary Users)可以在不影响授权用户的情况下,使用相应频段。频谱预测是分析频段使用的历史数据,并利用这些数据来预测未来频谱的使用情况。尽管传统的频谱预测模型可以提供一定程度上的准确性,但它们容易受局部最优值的影响。针对这些缺点,本文引入群智能优化算法来优化神经网络模型以提高预测精度。本文开展的主要工作内容如下:(1)对传统的秃鹰搜索优化算法(Bald eagle search optimization algorithm,BES)进行改进。首先,在算法搜索阶段,采用惯性权重来实现位置更新;其次,融入黄金正弦算法来捕捉猎物;最后,采用纵横交叉策略,以此来实现保持收敛速度的同时跳出局部最优的目的,从而提升整体的搜索能力。实验结果表明,改进后的算法明显提高收敛精度。(2)针对原始数据中可能存在噪声,且噪声直接影响模型预测结果这一问题,引入集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEDM)方法来分解原始数据,克服信号分解中出现的模态混叠问题;其次引入样本熵(Sample Entropy,SE)方法,根据分解得到的相似模态值对子序列进行重构。实验结果证明,本文所提出的方法能够提高预测精确度。(3)构建BP神经网络(Back Propagation Neural Network)模型,将改进后的智能算法用于优化BP神经网络模型的权重和阈值,从而提高模型的预测精度和准确性;将分解—整合后的数据用于BP神经网络模型,同未处理数据以及只经分解后的数据进行比较,仿真结果证明,本文提出的混合模型能够提高预测的准确性。

关键词：神经网络模型秃鹰搜索优化算法 eemd分解法样本熵

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基于eemd-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型

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水利水电科技进展 2021年第3期41卷 89-94页

作者：刘永涛郑东健孙雪莲曹立林河海大学水利水电学院江苏南京210098 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司上海200063 江苏省连云港市通榆河北延送水工程管理处江苏连云港222023

为避免常规时间序列模型因不考虑非线性环境量而出现过拟合及预测精度不高的现象,建立了基于eemd-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型。该模型采用集成经验模态分解法(eemd)对量水堰渗流量监测值进行分解,生成多组平稳本征模态函数(IMF... 详细信息

为避免常规时间序列模型因不考虑非线性环境量而出现过拟合及预测精度不高的现象,建立了基于eemd-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型。该模型采用集成经验模态分解法(eemd)对量水堰渗流量监测值进行分解,生成多组平稳本征模态函数(IMF)及剩余分量R,然后采用相关向量机(RVM)对若干组IMF序列和R进行训练拟合及预测,最后将IMF序列和R进行等权求和得到渗流量预测值;讨论了该模型训练集的样本数及时长、预测集个数的选择和突跳点的处理等相关情况。工程算例验证结果表明,eemd-RVM模型拟合预测精度高,且预测精度明显高于RVM模型以及GA-BP模型,验证了该模型的可行性。

关键词：土石坝渗流量时间序列预测模型 eemd分解法相关向量机

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基于eemd方法的密云水库径流量时间序列变化特征研究

引用

水利技术监督 2023年第9期 167-169页

作者：李新生中铁第五勘察设计院集团有限公司北京102600

根据密云水库1951-2016年入库径流量资料,利用线性趋势、Hurst指数和eemd分解算法,文章研究了水库径流量变化特征。结果显示:密云水库近66年来的入库径流量在1951-1999年间呈现波动变化,在1999-2016年呈平缓减少趋势,其径流量总体以函数... 详细信息

根据密云水库1951-2016年入库径流量资料,利用线性趋势、Hurst指数和eemd分解算法,文章研究了水库径流量变化特征。结果显示:密云水库近66年来的入库径流量在1951-1999年间呈现波动变化,在1999-2016年呈平缓减少趋势,其径流量总体以函数为:y=-0.2397x+485.92的形式变化,R^(2)=0.38,并且达到统计显著性。R/S法分析发现入库径流量的Hurst指数为0.8607,表明未来一定时期内的径流量仍有持续下降趋势。eemd分解得到其径流量变化存在4个变化周期,其主周期为10.20a,次周期为6.30、2.80、16.7a。

关键词：入库径流量 eemd分解法密云水库时间变化

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