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基于hampel-DeepAR模型的浅埋隧道洞口塌方处治变形预测研究

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自动化与仪器仪表 2024年第4期 40-46页

作者：王文强燕波张俊儒陕西铁路工程职业技术学院陕西渭南714000 陕西铁路工程职业技术学院陕西省高性能混凝土工程实验室陕西渭南714000 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室成都610031

为评价浅埋隧道洞口段塌方处治后的安全性,基于处治后围岩变形及受力监测数据,采用hampel滤波器处理数据异常值,结合时间序列预测DeepAR模型,建立Hample-DeepAR数据预测模型,应用于塌方处治后围岩稳定性分析,验证处治措施的有效性。结... 详细信息

为评价浅埋隧道洞口段塌方处治后的安全性,基于处治后围岩变形及受力监测数据,采用hampel滤波器处理数据异常值,结合时间序列预测DeepAR模型,建立Hample-DeepAR数据预测模型,应用于塌方处治后围岩稳定性分析,验证处治措施的有效性。结果表明,hampel-DeepAR模型对拱顶沉降预测的MAE,MSE,RMSE,R^(2)值分别为0.0185,0.0005,0.0214,0.5648,相比DeepAR、ARIMA、SVM、LSTM、BP模型具有更高预测精度及更优的预测效果,表明采用Hample滤波器预先处理异常值的必要性,验证了hampel-DeepAR模型的适用性。围岩位移及受力预测数值显示,拱顶沉降值为6.58 mm,周边收敛值5.89 mm,拱顶围岩压力值0.186 MPa,钢筋最大应力值152.47 MPa,二衬混凝土最大应力值1.73 MPa,处治后围岩稳定性得到较大提高,可为隧道塌方处治效果的评定提供理论依据。

关键词：隧道塌方变形预测 hampel滤波 hampel-Deep AR模型处治效果

通信基站关键指标数据异常检测与趋势预测的研究

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计算机科学与应用 2024年第3期14卷 20-30页

作者：窦钰哲甘俊西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨

本文主要研究了智能运维中的异常检测与趋势预测的问题。采用高斯滤波器、归一化处理等方法,完成了对数据的预处理;利用hampel滤波函数获取异常值,通过快速傅里叶变换计算异常周期,最后使用数据训练模型和决策树分类器,建立基于BP神经... 详细信息

本文主要研究了智能运维中的异常检测与趋势预测的问题。采用高斯滤波器、归一化处理等方法,完成了对数据的预处理;利用hampel滤波函数获取异常值,通过快速傅里叶变换计算异常周期,最后使用数据训练模型和决策树分类器,建立基于BP神经网络的滚动预测模型,实现时间序列中的异常预测和趋势预测。

关键词：时间序列数据挖掘通信基站 BP神经网络 hampel滤波决策树分类器

基于hampel和XGBoost联合算法的变电站巡检人员室内定位方法研究

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电力信息与通信技术 2024年第3期22卷 75-81页

作者：蔡万升解鹏宋曦南京南瑞信息通信科技有限公司江苏省南京市210003 国网新疆电力有限公司新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830000 国网甘肃省电力有限公司甘肃省兰州市730000

变电站内部结构复杂,人员走动频繁,无线信号在传播过程中受到干扰,导致用于巡检定位的数据质量差。针对该问题,文章提出一种基于hampel和极度梯度提升树(eXtremegradient boosting,XGBoost)联合算法的变电站巡检人员室内定位方法。首先... 详细信息

变电站内部结构复杂,人员走动频繁,无线信号在传播过程中受到干扰,导致用于巡检定位的数据质量差。针对该问题,文章提出一种基于hampel和极度梯度提升树(eXtremegradient boosting,XGBoost)联合算法的变电站巡检人员室内定位方法。首先,利用hampel滤波剔除信号序列异常值,并采用自适应反距离加权插值法补偿信号序列,从而得到新的信号序列;然后,将新序列带入训练好的XGBoost回归模型,得到信号预测值;最后,利用预测值基于路径损耗模型得到人员坐标。将所提方法分别在模拟环境中进行验证。验证结果表明,所提方法在数据预处理阶段对质量差的数据有较好的处理效果,并且对比传统的极限树和多层感知机回归算法模型,在模拟的变电站室内机房中定位精度分别提高21.9%、32%,在模拟的大面积的变电站环境中定位精度显著提高。

关键词：变电站巡检室内定位测距定位 hampel滤波 XGBoost

基于hampel滤波和支持向量回归机的土石坝渗流压力预测研究

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基于Hampel滤波和支持向量回归机的土石坝渗流压力预测研究

一种面向卫星共视授时应用的星站钟差融合方法

中国水利学会2020学术年会

作者：李麒长江勘测规划设计研究院国家大坝安全工程技术研究中心

渗流压力是反映土石坝安全性能的重要指标之一,建立可靠、准确的渗流压力预测模型对于土石坝渗流安全预警意义重大。针对某土石坝渗流压力原始监测数据,通过Hampcl滤波器识别数据粗差,并采用滤波器移动窗口中值予以替换;针对去粗差后数... 详细信息

渗流压力是反映土石坝安全性能的重要指标之一,建立可靠、准确的渗流压力预测模型对于土石坝渗流安全预警意义重大。针对某土石坝渗流压力原始监测数据,通过Hampcl滤波器识别数据粗差,并采用滤波器移动窗口中值予以替换;针对去粗差后数据及原始数据,分别采用逐步回归分析、BP神经网络和支持向量回归机建立渗流压力预测模型,对比分析各模型的预测效果。结果表明:支持向量回归机模型预测效果最好;根据去粗差后数据建模的预测效果优于原始数据。

关键词：土石坝渗流压力粗差 hampel滤波支持向量机

来源： cnki会议评论

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时间频率学报 2023年第2期46卷 85-93页

作者：魏吉平李静怡王凯旋唐升西北大学信息科学与技术学院西安710127

面向GNSS共视授时系统中非连续性多源星站钟差的数据融合需求,提出了一种采用集中式融合结构的数据融合方法。具体地,采用hampel滤波器剔除钟差观测数据中的奇异值并填补空缺值;采用动态权值分配的加权平均算法实现钟差数据融合;采用Kal... 详细信息

面向GNSS共视授时系统中非连续性多源星站钟差的数据融合需求,提出了一种采用集中式融合结构的数据融合方法。具体地,采用hampel滤波器剔除钟差观测数据中的奇异值并填补空缺值;采用动态权值分配的加权平均算法实现钟差数据融合;采用Kalman滤波器或α-β滤波器进行跟踪滤波,生成钟差融合终值。仿真实验结果表明,所提出的数据融合方法能够有效抑制观测过程中的误差,输出一组更接近真实值的星站钟差数据,适合星站钟差数据的融合处理,也为其他非连续性多源数据融合应用提供借鉴思路。

关键词：共视授时数据融合 hampel滤波跟踪滤波动态权值分配

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基于PPG信号的血氧检测算法研究

基于PPG信号的血氧检测算法研究

作者：石振乔海南大学

学位级别：硕士

近年来,心血管疾病在我国的患病率逐年攀升,并且心血管疾病对人体危害大,死亡率高,治疗费用高。因此对心血管疾病的预防尤为关键。血氧饱和度是对心血管健康状况进行监测的重要指标,其可以反应身体供氧能力的工作状态。通过血氧的值可... 详细信息

近年来,心血管疾病在我国的患病率逐年攀升,并且心血管疾病对人体危害大,死亡率高,治疗费用高。因此对心血管疾病的预防尤为关键。血氧饱和度是对心血管健康状况进行监测的重要指标,其可以反应身体供氧能力的工作状态。通过血氧的值可以显示人体的生理状况,用于血管疾病的预测,对临床医学的应用起到非常重要的帮助。然而,对于以往的以及现有的血氧检测仪而言,不仅操作繁杂,并且在外界干扰的情况下,检测准确偏低。基于上述问题,本文提出了一种基于PPG信号的血氧检测改进算法研究。首先,对采集的PPG原始信号中出现的突变点、肌电干扰、工频干扰、基线漂移对信号等所造成的干扰,本文针对上述干扰在信号预处理部分分别优化设计了hampel滤波、低通滤波器、陷带滤波器、零相位低通滤波器来去除;为了实现在运动状态下可检测的功能,针对运动状态下的信号混杂的运动伪影干扰,提出了一种基于独立成分分析算法,来改善运动干扰对信号造成的影响;进一步,通过对比不同特征提取算法的适用性,在静止状态下采用最小二乘拟合算法,在运动状态下采用神经网络模型,在静止和运动混合状态下采用数据结构遍历提取算法,获得血氧饱和度参数R,并换算出血氧饱和度浓度值。实验结果表明,本文提出的算法达到了提高血氧饱和度检测精度的效果。

关键词：血氧检测去运动伪影 hampel滤波独立成分分析

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星站钟差融合与远程传递方法研究

星站钟差融合与远程传递方法研究

作者：魏吉平西北大学

学位级别：硕士

GNSS（Global Navigation Satellite System）共视授时是一种可以实现相距较远的两地用户之间高精度时间传递的卫星授时方法。在GNSS共视授时系统中,多个基准站同时观测同一颗GNSS卫星,通过测算伪距得到本地参考时间与GNSS卫星钟之间的... 详细信息

GNSS（Global Navigation Satellite System）共视授时是一种可以实现相距较远的两地用户之间高精度时间传递的卫星授时方法。在GNSS共视授时系统中,多个基准站同时观测同一颗GNSS卫星,通过测算伪距得到本地参考时间与GNSS卫星钟之间的偏差。基准站之间交换数据从而完成时间比对。这个偏差称为星站钟差。为了得到每个基准站更准确的星站钟差,需要在每个基准站设置多个基准终端,它们同时观测相同的GNSS卫星并计算输出一组星站钟差数据。实际上,在同一时刻,由于观测位置和角度不同等原因,位于同一基准站的不同基准终端观测到的卫星及卫星数量不尽相同,即使观测到的是同一颗卫星,计算输出的星站钟差值也不相同。对同一基准站中不同基准终端观测的星站钟差进行数据融合处理,进而得到该基准站更精确的钟差数据,是保证授时精度的重要前提。同时,为保证基准站之间交换数据的安全性,对融合钟差数据进行高效加密和解密也至关重要。针对上述问题,本文开展星站钟差数据融合和加密方法研究,并在相关理论研究基础上采用虚拟仪器技术开发实际工程应用软件。主要工作如下:（1）系统调研数据融合方法,面向GNSS共视授时系统中非连续性多源星站钟差的数据融合需求,提出了一种采用集中式融合结构的数据融合方法。其中,采用hampel滤波算法剔除观测数据中的奇异值,同时,填补部分钟差数据空缺值;采用动态权值分配的加权平均算法实现钟差数据融合;采用Kalman滤波或α-β滤波算法进行跟踪滤波,生成钟差融合终值并为门限判决提供参考值。（2）针对通过网络传输钟差融合结果时极易出现信息泄露的问题,研究了数据加密原理以及常用的数据加密技术。使用Open SSL设计了一种基于RSA、MD5和Base64的混合加密方法,实现了钟差数据的安全远程传递。（3）利用Lab Windows/CVI虚拟仪器技术开发了一款基于C/S构架的星站钟差融合与远程传递软件。软件通过网络接收各基准终端的实时星站钟差数据,再对全部数据进行实时保存、监测、分类融合,并对融合结果进行保存、加密组包,最后将数据包通过网络或串口安全发送。算法仿真实验结果表明,所提出的钟差数据融合方法能够较好地排除观测误差,输出一组接近真实值、整体波动小的星站钟差数据,适合星站钟差数据的融合处理,也为其他非连续性多源数据融合应用提供借鉴思路;所提出的混合加密方法保障了网络通信的安全性。软件测试结果表明,星站钟差融合与远程传递软件完成了预期的各项钟差数据处理功能需求,并且达到了稳定运行7天以上、数据实时计算时间小于1秒等性能指标。本文相关研究结论和软件技术已成功应用于国内某卫星地面站。

关键词： GNSS共视授时星站钟差 hampel滤波数据融合数据加密 LabWindows/CVI

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一种强噪声下的监护信息降噪方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2011年第4期39卷 66-69页

作者：蒋贤海谢存禧邹焱飚华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

为提高监护信息系统预报的准确性,提出一种强噪声下监护信息的降噪方法.该方法利用小波变换分析噪声和生理信号的小波系数的特点,应用hampel滤波器对生理信号小波系数进行滤波处理,并将处理后信号进行小波逆变换,实现监护信息的降噪处理... 详细信息

为提高监护信息系统预报的准确性,提出一种强噪声下监护信息的降噪方法.该方法利用小波变换分析噪声和生理信号的小波系数的特点,应用hampel滤波器对生理信号小波系数进行滤波处理,并将处理后信号进行小波逆变换,实现监护信息的降噪处理.选择PhysioNet数据库数据进行实验,结果表明文中方法对监护信息有较好的降噪效果.

关键词：监护信息小波变换 hampel滤波降噪方法