基于参数自适应的变分非线性调频模态分解方法  CNKI文献

传统的变分非线性调频模态分解算法需要人工设定参数,并且预设参数的准确性对分解信号的精度影响显著,为此,提出了参数自适应的变分非线性调频模态分解方法。该方法使用滑动平均功率谱极值点来提取各分量的初始频率,以...

胡久元 邵杰... 第34届中国控制与决策会议论文集（8） 2022-08-15 国际会议

履带车辆制动器扭振信号瞬时频率特征提取方法研究  CNKI文献

履带车辆的制动性能是评判其机动性优劣程度的重要指标之一，发动机引起的扭振在一定程度上会造成制动器制动效果降低，甚至失效。扭振信号常淹没于噪声信号中，因此在分析过程中很难判断所分析的信号是否存在扭振特征...

周铖 罗杨... 《兵工学报》 2023年01期 期刊

基于VMD-PSO-GRU模型的锂离子电池剩余寿命预测  CNKI文献

准确预测锂电池的剩余使用寿命（remaining useful life, RUL）对降低电池使用风险和保证系统的安全运行起着非常重要的作用。为了消除电池容量序列受容量再生等影响，提高预测结果的准确性和稳定性，提出了一种基于变...

刘芊彤 邢远秀 《储能科学与技术》 2023年01期 期刊

基于粒子群算法优化参数的VMD-GRU短期电力负荷预测模...  CNKI文献

为了更有效提取电力负荷数据中的特征信息，从原始含噪声较多的负荷序列中提取包含丰富特征信息的信号分量，提高电力负荷预测精度。针对变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)参数设定经验与主观性较强...

徐岩 向益锋... 《华北电力大学学报(自然科学版)》 2023年01期 期刊

天津城东地区负荷预测及三相不平衡的研究与治理  CNKI文献

随着当今世界对环境污染问题的愈加重视,可再生能源的快速发展逐渐成为目前的主要趋势,而高比例可再生能源的加入会使得原有的电力系统在整体结构上呈现出更加明显的灵活性和不确定性。此外,对于电力系统而言电力需求...

刘柯岳 导师:岳有军 天津理工大学 2022-06-01 硕士论文

基于改进粒子群优化算法的VMD-GRU短期电力负荷预测  CNKI文献

负荷分解后再预测的方法是负荷预测目前比较有效的组合预测方式。针对传统经验模态分解存在的端点效应和模态混叠的问题，以及负荷分解和重构未考虑负荷特性的情况，本文提出了一种基于改进~...

段雪滢 李小腾... 《电工电能新技术》 2022年05期 期刊

基于两阶段粒子群优化算法的新型逐步分解集成...  CNKI文献

传统分解集成径流预测模型首先将整个径流序列分解成若干个子序列，再将这些子序列划分为训练期和验证期进行建模，错误地将验证期内预报因子数据视作已知数据处理，难以应用于实际径流预报工作中。并且，这类模型的预...

郭田丽 宋松柏... 《水利学报》 2022年12期 期刊

基于PSO-VMD算法的生命探测方法研究  CNKI文献

生命探测雷达在航空航天领域有着重要的应用，通过探测飞行员的呼吸、心跳、肢体动作等微弱信号，实现对飞行员的生命监测。针对实际场景中生命体微弱信号检测困难的问题，提出一种将包络熵作为粒子群算法适应度...

陆鑫 陈志敏 《空间电子技术》 2022年02期 期刊

基于自适应组合模型的超短期风速预测  CNKI文献

风电场的风速预测对电力系统的稳定及安全运行有着重大的影响。考虑到风速序列具有间歇性和随机性等特征，提出一种基于参数优化的变分模态分解及极限学习机的组合模型，将其用于超短期风速预测。首先，采...

关永锋 喻敏... 《电力系统保护与控制》 2022年04期 期刊

基于鲸鱼算法改进SVM的电机故障诊断方法研究  CNKI文献

随着电机在现代工业中的应用越来越广泛,电机的稳定运行成为了工业正常运作的关键条件,由于电机内部结构复杂且电机受环境因素影响较大,这使得传统的电机故障诊断方法无法准确的从电机运行的原始数据中获得电机的故障...

轩艳文 导师:付晓刚 上海电机学院 2022-01-20 硕士论文

基于改进VMD和APSO-SVM的高速列车轴承故障诊断  CNKI文献

针对高速列车轮对轴承故障信息微弱难以提取的问题，提出一种结合变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和粒子群算法参数优化支持向量机(Adaptive Particle Swarm Optimization-Suppo...

张青松 张兵... 《机车电传动》 2022年01期 期刊

基于参数优化VMD的呼吸波提取  CNKI文献

针对目前呼吸波提取准确率不高的问题,提出一种从光电容积脉搏波(PPG)信号中提取呼吸波的改进方法。在MIMIC数据库获取10组脉搏和呼吸信号。利用遗传变异粒子群参数优化的变分模态分解(VMD)算法

宋海声 庞荣妮 《电子测量技术》 2021年24期 期刊

基于VMD分解的PSO-BP神经网络短时交通流预测  CNKI文献

短时交通流预测是智能交通系统在解决交通拥堵方面的重要研究内容,为更好地对交通流进行预测,本文使用BP神经网络作为基本预测模型,针对BP神经网络易引起陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了粒子群优化BP神经...

余良碧 郑伟... 《交通世界》 2021年33期 期刊

基于VMD-PSO-多核极限学习机的短期负荷预测  CNKI文献

为提高短期负荷预测精度，解决核极限学习机单一核函数难以适应负荷多数据特征的问题，提出了一种基于变分模态分解与粒子群优化的多核极限学习机模型。该模型采用变分模态分解技术将原始负荷序列~...

吴松梅 蒋建东... 《电力系统及其自动化学报》 2022年05期 期刊

基于变分模态分解和改进粒子群算法优化最小二...  CNKI文献

针对电价序列具有非线性强、波动性大的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期电价预测模型。首先利用VMD将原始电价数据分解为多个...

杨昭 张钢... 《电气技术》 2021年10期 期刊

基于模糊C均值聚类-变分模态分解和群智能优化...  CNKI文献

电力系统的运行和控制中，短期负荷预测(short-term load forecasting,STLF)起着至关重要的作用。由于负荷的随机性和复杂性，准确预测负荷成为一项挑战。该文将结合了模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)理...

王煜尘 窦银科... 《高电压技术》 2022年04期 期刊

基于变分模态时频分布下的水下目标DOA估计研究  CNKI文献

在声呐、雷达等设备的目标探测中,声源方位估计是需要解决的关键问题之一。针对水下传感器阵列接收信号的波达方向角(DOA)估计算法中,传统的BP神经网络算法会因网络参数不合理和层数过多导致过拟合的问题...

杨阳 毛家林... 《舰船科学技术》 2021年13期 期刊

基于混合优化算法的短期电力负荷预测方法研究  CNKI文献

如今社会经济水平不断提高,人民生活条件得到改善,电能作为一种重要能源,在社会各方面的生产活动中发挥着无法替代的作用,电力系统的调度规划在发电到用电的每一个环节都不可或缺。随着社会用电需求的形式越来越多,大...

朱敬尧 导师:闫庆友 华北电力大学(北京) 2021-06-01 硕士论文

基于多任务深度学习的电价与负荷预测模型研究  CNKI文献

随着泛在电力物联网和分布式能源的不断发展,基于大数据的电价和电力负荷预测面临着新的挑战。然而目前许多研究将电价预测和电力负荷预测视为两个独立的问题来构建相应的模型,并未考虑电价和电力负荷之间的相关性,从...

沈亚敏 导师:黄秋杰 江西理工大学 2021-05-20 硕士论文

基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略  CNKI文献

为平滑风电输出功率,通常将功率型储能元件和能量型储能元件结合成混合储能系统与风电系统相连。为了提高混合储能系统的灵活性和经济性,对一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)...

杜佳耘 雷勇... 《现代电力》 2021年01期 期刊