基于分解集成方法的空中交通流量短期预测

为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP(back propagation)神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的均等系数(equal coefficient,EC)值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60、30、15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。

全矢融合的二元PELCD样本熵列车故障诊断

长期高速运行的服役状态会造成高速列车转向架关键部件性能蜕化甚至发生故障等情况,所导致的安全事件将造成严重的经济损失甚至人员伤亡。考虑到高速列车振动信号的特性,将部分集成的局部特征尺度分解方法拓展至二元信号处理领域,同时结合全矢谱理论对同阶分量信号进行信息融合,得到更加完备的数据特征,并对融合后的数据进行样本熵特征提取,得到列车的故障特征;采用灰狼优化算法对支持向量机进行参数寻优,通过实验对比单一故障工况、复合故障工况以及部件性能退化下的故障识别率,验证所提方法的有效性、优越性。