结合自适应噪声完备集合经验模态分解的深度学习模型在电离层闪烁预报中的研究

电离层闪烁可能导致通信系统误码率增加和GNSS定位精度下降。由于电离层闪烁的偶发性,闪烁预报非常困难。为了提高对电离层闪烁的预测精度,提出了一种综合多种方法的混合预测模型,利用电离层闪烁标签值(S4label)进行辅助,结合“分解-集成”思想的深度学习模型进行预测。首先采用CEEMDAN算法将原始数据分解为多个子信号,并基于样本熵指标,使用K-Means算法将这些子信号重构为高频、低频和趋势3种信号。后利用VMD法对高频信号进行二次分解,借助自注意力LSTM模型实现对高低频信号的逐步预测。实验结果表明,与传统的LSTM模型相比,混合模型预测精度明显提高。在地磁平静期,该模型的预测效果得到显著改善,R^(2)、RMSE、MAE、MAPE代表的精度分别提升了32.2%、58.7%、51.2%、44.7%。因此,该模型能更准确地预测电离层闪烁现象的发生,对电离层闪烁的预测研究具有很好的参考价值。

融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法

为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。

基于完全自适应噪声集合经验模态分解的短时交通流组合预测

为了提高短时交通流预测的准确性,鉴于短时交通流非平稳、难预测的特征,提出了基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)短时交通流组合预测方法。利用CEEMDAN将原始短时交通流信号进行分解得多个复杂度、频率不同的时间序列分量,利用排列熵算法(PE算法)计算各分量的复杂度;然后根据复杂度和随机性的不同分为高频和低频,分别使用ATT-TCN-BIGRU模型和ARIMA模型对高频分量和低频分量进行预测,最后叠加高频和低频的每个分量预测结果作为最终短时交通流预测值。仿真分析结果表明:与ARIMA模型、TCN模型、BIGRU模型、ATT-TCN-BIGRU模型相比,此模型的平均绝对误差及平均绝对百分比误差为最小,预测精度更高。

基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究

针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。

基于序关系分析法和自适应噪声完备集合经验模态分解法的直升机飞行培训安全风险评估指标权重分析

为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据“人-机-环-管”(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的权重确定方法。利用G1确定指标的主观权重,利用CEEMDAN确定指标的客观权重,然后利用最小相对信息熵原理最终确定直升机飞行培训安全风险评估指标的组合权重。以典型直升机飞行培训机构为例进行分析。结果表明不良天气对系统安全的影响最大,同时验证了该方法的简便实用,可以有效帮助机构有针对性地实施安全风险控制和管理。

采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法

针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行样本熵分析,接着引入阈值对伪迹分量进行自动识别,识别后的伪迹分量经过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法分解后采用小波阈值降噪;最后采用逆CEEMDAN和逆ICA算法重构信号,达到伪迹去除的目的。采用公开的BCI2000运动想象数据集中60组数据进行实验,结果表明,所提算法的EOG伪迹自动识别正确率达80%,比基于峰度的伪迹识别算法提高约26.7%;采用公开的Klados EEG数据集中15组数据进行实验,结果表明,重构后的EEG信号与纯净的EEG信号的相关系数为0.841,均方根误差较受污染信号降低约56.82%。实验结果证明了所提算法在提高伪迹去除能力的同时能够有效保留有用脑电信息。

基于自适应噪声完全集合经验模态分解算法和Hurst指数的地震数据去噪方法

在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法与Hurst指数相结合的地震数据去噪方法。首先通过CEEMDAN方法将信号分解为一系列本征模函数(IMF),然后利用Hurst指数对滤波后的IMF分量进行识别,最后对地震数据IMF分量进行重构,从而实现数据去噪。与传统方法的去噪效果对比表明,本文方法可将低信噪比波形的去噪效果提高32%,将高信噪比波形的去噪效果提高6倍。同时对地磁数据的去噪结果表明,本文方法能够较完整地将地铁噪声从地磁信号波形中滤除。

基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法

经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。

基于集合经验模态分解和人工蜂群算法的工厂化养殖pH值预测

针对单一预测模型预测养殖pH值精度低等问题,提出集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改进人工蜂群算法(improve artificial bee colony,IABC)相结合的南美白对虾工厂化养殖pH值组合预测模型。在建模过程中,利用EEMD算法对原始pH值时间序列进行多尺度分解,得到一组平稳、互不耦合的子序列;根据各子序列变化特征选择适宜的单项预测方法并建模,通过改进人工蜂群(IABC)算法优化复杂非线性组合预测模型目标函数权重系数,构建了工厂化养殖pH值非线性组合预测模型。利用该模型对广东省湛江市2014年9月8日-2014年9月15日期间工厂化养殖pH值进行预测,结果表明,该预测模型取得了较好的预测效果,与模拟退火优化BP神经网络(simulated Annealing-BP neural network,SA-BPNN)和遗传算法优化最小二乘支持向量回归机(genetic algorithm-least square support vector regression,GA-LSSVR)对比分析,模型评价指标平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差、平均绝对误差MAE和相关系数R2分别为0.0035、0.0274、0.0224和0.9923,均表明该文提出的组合预测模型具有更高预测精度,能够满足实际南美白对虾工厂化养殖pH值精细化管理需要,也为其他领域pH值预测提供参考。

基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究

准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和长短期记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的短期风速变权组合预测模型(Variable Weighted Hybrid Model, VWHM)。首先运用集合经验模态分解技术,将原始风速时间序列分解成多个不同的子序列。然后运用套索算法对各个子序列的数据变量进行筛选,提取代表性变量作为预测输入。最后利用GA的全局优化能力,对由GRNN和LSTM构成的组合预测模型的权重系数进行移动样本自适应变权求解,并加权得到最终预测结果。仿真结果表明,所提的变权组合模型比单一模型以及传统组合模型具有更高的预测精度,且在风速预测中具有优越性。

改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用

针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先,将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。

基于自适应噪声完备经验模态分解−样本熵−长短期记忆神经网络和核密度估计的短期电力负荷区间预测

短期电力负荷具有较强的随机性和波动性,其预测的准确性对于提升供电可靠性、电力系统运行经济性至关重要。针对传统确定性预测不能反映未来负荷波动的弊端,基于“点预测+区间估计”的思路提出了一种短期负荷区间预测方法。首先基于自适应噪声完备经验模态分解方法将负荷序列分解为多个模态分量,并根据不同序列样本熵的计算结果将序列进行重构以降低运算量。在此基础上,针对每一个分量分别构建长短期记忆神经网络预测模型,得到未来负荷点预测值。基于此利用核密度估计方法对预测误差的分布进行估计,进而结合点预测结果实现未来短期负荷的区间预测。通过将此模型与其他模型进行对比,结果表明此模型能够实现更低的点预测误差,同时在区间预测中也表现出更好的综合性能。

基于完备集合经验模态分解的含抽蓄微电网混合储能容量优化配置

为减缓微电网并网联络线功率波动,拓展混合储能参与系统调节的能力边界,提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先,考虑抽水蓄能、蓄电池的能量型储能特性与超级电容器的功率型储能特性,在微电网中搭建混合储能系统结构模型;其次,根据负荷出力确定联络线协议功率及混合储能总功率,并采用完备集合经验模态分解法对混储系统总功率进行分解;最后,建立以储能年综合成本最小为优化目标的混合储能系统容量优化配置模型,并给出相应求解方法。算例结果表明:较不含抽蓄的混储系统,该结构模型的调控能力得到提升,在有效平抑联络线功率波动的同时提高系统经济性,且蓄电池设备动作频次有所减少,提升了其使用寿命,验证了所提混合储能结构的合理性及优化模型的有效性。

基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型

该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞翼问题,通过改进CEEMD算法将交通流量序列分解为体现路网交通趋势性、周期性及随机性的本征模态函数(IMF)分量,有效提取了其中的先验特征;随后,利用BiGRU网络挖掘交通流量序列中的时序相关性特征,为避免局部最优,并提高麻雀搜索算法(SSA)全局搜索及局部开发能力,采用ISSA对BiGRU网络权值参数迭代择优。实验结果表明,该组合预测模型中各组件对提高预测精度均起到正向作用,同时在不同交通流量数据集下的预测性能较对比算法均更优,展现了精准、快速的预测表现以及良好的泛化能力。

基于经验模态分解的子带自适应声学回声消除算法

在语音通信中,声学回声消除技术用于消除扬声器与麦克风之间耦合产生的回声干扰.在声学回声抵消系统的实现过程中,可以通过子带技术来提高系统的性能,并减小算法本身的运算量.常见的子带算法多是基于组合滤波器、小波变换实现的.本文基于经验模态分解提出一种新的自适应回声消除算法EMD-APNLMS,它克服了基于组合滤波器算法收敛慢的缺点以及基于小波变换算法需要选择小波基的问题.计算机仿真结果表明,该算法实现了回声的消除,收敛速率较快,非常适用回声这种非平稳信号的处理.

采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法

针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。

基于完备集合经验模态分解的赣江径流多尺度变化特征

利用完备集合经验模态分解(CEEMD)方法,结合趋势分析、突变检验和功率谱分析对径流序列进行多尺度变化特征分析表明,近66年来赣江径流变化上升速率为6.5×10~8m^3/10 a,MK趋势检验的Z统计量为0.653,上升趋势不显著;1989年~1990年前后发生了突变;赣江径流变化序列具有显著的非线性、非稳定性特征,径流的准3 a周期可能与长江流域降水的准3 a周期相关;准6 a、准14 a和准26 a周期,则可能与厄尔尼诺和太阳活动相关。

基于完备集合经验模态分解的SE-BiGRU超短期风速预测

考虑风力发电具有随机性和不稳定性,为准确预测风速,提出一种基于完备集合经验模态分解和双向门控单元网络相结合的短期风速组合预测方法。首先,采用完备集合经验模态分解,将原始风速序列分解为若干个具有较强规律性的子序列,以减少不同特征尺度序列间的相互影响;然后,利用样本熵来评估风速子序列的复杂度,将复杂度相近的子序列组合为一个新序列,以减少输入到神经网络的模型数量;最后,将新组合的子序列分别输入到双向门控单元网络中进行预测,得到各子序列的预测结果,叠加得最终的风速预测结果。实例预测结果表明,所提出的风速预测方法具有较高的精度和运行效率。

基于集合经验模态分解的MEMS矢量水听器联合去噪算法

针对MEMS矢量水听器的噪声去除问题,将集合经验模态分解(EEMD)、小波阈值去噪(WT)和奇异谱分析(SSA)相结合,提出了一种联合EEMD-WT-SSA去噪算法.该算法首先将含噪信号分解为一系列固有模态函数(IMF),然后,用连续均方误差准则(CMSE)对高频和低频进行区分,对高频信号进行小波阈值去噪,再和低频信号进行重构,最后对重构信号利用奇异值分析方法进行恢复,得到目标信号.通过仿真实验和湖试实验的信号处理表明,所提算法在信噪比和均方误差两个评价指标方面,相对于EEMD和EEMD-WT算法,具有明显的优势.

基于集合经验模态分解和奇异谱分析的曲线光顺算法

针对曲线光顺问题,提出了集合经验模态分解、游程检测法重构以及奇异谱分析降噪三者相结合的一种曲线光顺算法。算法首先将空间离散数字曲线上的x,y,z三个变量视为3个一维数字信号;然后对每个变量的数字信号序列分别进行集合经验模态分解;进而分别对每个变量分解后的所有分量使用游程检测法,将其重构为高频、低频分量;随后通过使用奇异谱分析对重构后的高频分量进行降噪;最终将降噪后的高频分量与低频分量重构,得到光顺后的曲线。通过试验表明,所提算法的光顺效果优于EMD法和曲率法,所提算法、EMD法和曲率法的平均曲率分别为0.0893,0.0919,0.1112。