基于SSA-ELM的光缆故障模式识别方法

针对光时域反射仪(OTDR)曲线故障点模式识别精度低的问题,提出了一种基于OTDR曲线分析的光缆故障模式识别方法,将OTDR检测到的光功率数据绘制成曲线后,对该曲线进行三层小波包分解与重构,提取归一化的小波能量作为特征向量。最后利用麻雀搜索算法(SSA)优化极限学习机(ELM)对特征向量进行模式识别,该算法不仅利用了ELM非监督学习的高效率以及较强泛化能力的优势,还充分结合SSA较强的全局搜索能力优化ELM的权值和阈值,正确的分类精度为98.33%。实验证明该方法比支持向量机、反向传播神经网络等传统方法分类精度高,在实际应用中有重要意义。

电力光缆接头盒在线检测系统设计

为了减少光缆接头盒密闭封条老化故障给电力企业带来的经济损失,文章设计了一种电力光缆接头盒密闭性在线检测系统。该系统利用压力传感器和温度传感器采集光缆接头盒内的气体压强和温度数据,并通过无线传输方式上传给数据分析中心进行处理,经过上位机处理光缆接头盒内的温度和压强数据能够精确的得到光缆接头盒的密闭性是否存在不良。系统根据光缆接头盒GIS信息精确找到故障光缆接头盒的位置。

一种OTDR曲线数据分析方法

针对OTDR曲线故障点数据分类速度慢、分类精度低的问题,提出一种基于小波分析与支持向量机(SVR)相结合的OTDR曲线数据分析方法。首先,运用小波模极大值方法对原始的OTDR信号进行去噪;然后,采用Daubechies(db N)小波对去噪后的信号进行特征提取并对提取的特征数据进行标记;最后,训练出一个SVR分类器,实现对OTDR曲线特征的分类。实验分析表明,该数据分类方法能准确地分析出OTDR曲线中的各个故障点,分类速度相比于BP神经网络方法提高了139.23%,分类精度高达98.56%。

基于最小关键支配结构的电力光缆网骨干网络挖掘算法

电力光缆网骨干网络为包含重要通信站点、枢纽站点、桥接链路等关键实体,且满足连通约束的最小规模电力光缆网主干网架。为挖掘电力光缆网骨干网络,设计基于最小关键支配结构的骨干网络挖掘算法。首先,根据省级电力光缆网物理拓扑结构,构建电力光缆网表示模型。其次,提出基于最小关键支配结构的关键边度量方法,识别电力光缆网关键边。最后,设计基于最小关键支配结构的电力光缆网骨干网络挖掘算法,实现对电力光缆网骨干网络的挖掘。使用吉林省省级和南部电力光缆网设计两组实验,运用所提算法和两种经典方法挖掘骨干网络,据此对电力光缆网模拟蓄意攻击,对比分析网络连通性的变化趋势,以验证所提算法的有效性。

基于ARMA-LSTM的光功率预测方法

光功率是衡量电力光纤通信质量的一种重要的指标。针对光功率的这一特性,提出了一种自回归移动平均-长短期记忆网络(ARMA-LSTM)光功率预测方法,该方法通过db5小波对原始光功率数据进行一层分解获得光功率数据趋势项部分和细节项部分。采用LSTM对趋势项进行建模预测,采用ARMA对细节项进行建模预测并将两种预测结果相加得到最终的预测结果。实验结果表明:该预测模型比传统预测模型的预测精度更高。

光纤通信技术的传输效率影响因素分析

本文对光纤通信技术做了简要分析,包括光纤通信技术的传输原理、光纤通信技术的特点与常用的几种光纤通信技术,重点针对光纤通信技术传输效率的影响因素进行了分析,以期为后续研究提供基础理论。

基于物联网技术的新型家居安全系统的安全性分析

随着信息技术,网络技术的发展,出现了新型家居的这一工程。新型家居也主要是智能家居,但是网络的发展使得安全性也存在一定的问题。本文基于物联网技术,首先叙述了新型家居的特点和构成,其次指出了家居产业面临的问题和难点,指出来系统测试的主要目标,并且对于安全性进行分层研究,分析出相应的安全要求。

Study on the distribution law of random code structure of irregular LDPC codes and its application in eliminating short cycles

The distribution law of the random code structure of randomly constructed irregular low-density parity-check （LDPC） codes is studied, Based on the Progressive Edge-Growth （PEG） algorithm, a new algorithm which can both ellminate short cycles and keep the distribution of the random code structure is presented, The experimentsl results show that the performance of the irregular LDPC codes constructed by the new algorithm is superior to that of the PEG algorithm,