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Partition of GB-InSAR deformation map based on dynamic time warping and k-means 被引量:2
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作者 TIAN Weiming DU Lin +1 位作者 DENG Yunkai DONG Xichao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第4期907-915,共9页
Ground-based interferometric synthetic aperture radar(GB-InSAR)can take deformation measurement with a high accuracy.Partition of the GB-InSAR deformation map benefits analyzing the deformation state of the monitoring... Ground-based interferometric synthetic aperture radar(GB-InSAR)can take deformation measurement with a high accuracy.Partition of the GB-InSAR deformation map benefits analyzing the deformation state of the monitoring scene better.Existing partition methods rely on labelled datasets or single deformation feature,and they cannot be effectively utilized in GBInSAR applications.This paper proposes an improved partition method of the GB-InSAR deformation map based on dynamic time warping(DTW)and k-means.The DTW similarities between a reference point and all the measurement points are calculated based on their time-series deformations.Then the DTW similarity and cumulative deformation are taken as two partition features.With the k-means algorithm and the score based on multi evaluation indexes,a deformation map can be partitioned into an appropriate number of classes.Experimental datasets of West Copper Mine are processed to validate the effectiveness of the proposed method,whose measurement points are divided into seven classes with a score of 0.3151. 展开更多
关键词 ground-based interferometric synthetic aperture radar(GB-InSAR) deformation map partition dynamic time warping(dtw) K-MEANS
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Grey incidence clustering method based on multidimensional dynamic time warping distance 被引量:1
2
作者 Jin Dai Yi Yan Yuhong He 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第5期946-954,共9页
The traditional grey incidence degree is mainly based on the distance analysis methods, which is measured by the displacement difference between corresponding points between sequences. When some data of sequences are ... The traditional grey incidence degree is mainly based on the distance analysis methods, which is measured by the displacement difference between corresponding points between sequences. When some data of sequences are missing (inconsistency in the length of the sequences), the only way is to delete the longer sequences or to fill the shorter sequences. Therefore, some uncertainty is introduced. To solve this problem, by introducing three-dimensional grey incidence degree (3D-GID), a novel GID based on the multidimensional dynamic time warping distance (MDDTW distance-GID) is proposed. On the basis of it, the corresponding grey incidence clustering (MDDTW distance-GIC) method is constructed. It not only has the simpler computation process, but also can be applied to the incidence comparison between uncertain multidimensional sequences directly. The experiment shows that MDDTW distance-GIC is more accurate when dealing with the uncertain sequences. Compared with the traditional GIC method, the precision of the MDDTW distance-GIC method has increased nearly 30%. 展开更多
关键词 grey incidence analysis (GIA) dynamic time warping (dtw) distance grey incidence clustering
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Hand Gesture Recognition by Accelerometer-Based Cluster Dynamic Time Warping 被引量:1
3
作者 王琳琳 夏侯士戟 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2017年第4期551-555,共5页
Aiming at the diversity of hand gesture traces by different people,the article presents novel method called cluster dynamic time warping( CDTW),which is based on the main axis classification and sample clustering of i... Aiming at the diversity of hand gesture traces by different people,the article presents novel method called cluster dynamic time warping( CDTW),which is based on the main axis classification and sample clustering of individuals. This method shows good performance on reducing the complexity of recognition and strong robustness of individuals. Data acquisition is implemented on a triaxial accelerometer with 100 Hz sampling frequency. A database of 2400 traces was created by ten subjects for the system testing and evaluation. The overall accuracy was found to be 98. 84% for user independent gesture recognition and 96. 7% for user dependent gesture recognition,higher than dynamic time warping( DTW),derivative DTW( DDTW) and piecewise DTW( PDTW) methods.Computation cost of CDTW in this project has been reduced 11 520 times compared with DTW. 展开更多
关键词 main axis classification sample clustering dynamic time warping(dtw) gesture recognition
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基于多尺度LDTW和TCN的空间负荷预测方法
4
作者 马越 温蜜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期106-113,共8页
空间负荷预测为合理建设和使用变电站、馈线等提供了重要的指导,成为配电网规划中不可或缺的一部分。配电网规划的精细化产生了大量高分辨率的负荷数据,社会的快速发展使得地块的用电特征日趋复杂。当前的空间负荷预测没有充分考虑负荷... 空间负荷预测为合理建设和使用变电站、馈线等提供了重要的指导,成为配电网规划中不可或缺的一部分。配电网规划的精细化产生了大量高分辨率的负荷数据,社会的快速发展使得地块的用电特征日趋复杂。当前的空间负荷预测没有充分考虑负荷数据之间的时间特性,且在预测过程中也未考虑到不同类型地块间可能存在的负荷峰值出现时间不一致问题。为此,提出一种空间负荷预测方法,通过基于多尺度限制对齐路径长度(LDTW)的谱聚类分析用户的负荷曲线在形状上的相似性,并提取不同地块的典型用电行为,以进一步分类确定同类型地块对应的同时率。多尺度LDTW通过限制序列之间匹配步长的上限来抑制病态匹配的产生,提高曲线相似性的综合评估能力。根据聚类结果筛选适合待预测区域的训练样本并构建基于时间卷积网络(TCN)的回归预测模型,将预测结果基于地块各自的同时率进行聚合,实现空间负荷预测。实验结果表明:该方法加强了对负荷曲线形状的分析和对不同类型地块同时率的区分,在聚类方面,DBI指数达到0.57,VI指数达到0.31;在预测方面,相对误差达到1.93%,决定系数达到0.941,相比其他典型方法均取得了较大改善。 展开更多
关键词 空间负荷预测 动态时间规整 谱聚类 同时率 时间卷积网络
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基于改进型DTW的语音识别系统的设计与实现
5
作者 焦晓燕 《电声技术》 2024年第4期60-62,76,共4页
大部分系统使用深度学习技术完成语音识别任务,并取得良好的效果。但是,基于深度学习的语音识别技术对计算机硬件算力的要求较高,同时需要大量的语音样本对语音识别模型进行训练。针对这些问题,基于改进后的动态时间归整(Dynamic Time W... 大部分系统使用深度学习技术完成语音识别任务,并取得良好的效果。但是,基于深度学习的语音识别技术对计算机硬件算力的要求较高,同时需要大量的语音样本对语音识别模型进行训练。针对这些问题,基于改进后的动态时间归整(Dynamic Time Warping,DTW)算法设计并实现了一个语音识别系统。 展开更多
关键词 语音识别 动态时间归整(dtw) 小样本
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DTW算法在地震时间序列信息挖掘中的应用
6
作者 李宏伟 张淑亮 《山西地震》 2023年第1期37-40,52,共5页
采用DTW算法用于实现地震时间序列“异常形态”的回溯性检验与统计,以此提高地震异常信息的深度挖掘效率。随机选取太原地震监测中心站(以下简称太原站)水平摆观测的一段数据作为测试数据,验证该方法的可行性,并利用昔阳地震监测站(以... 采用DTW算法用于实现地震时间序列“异常形态”的回溯性检验与统计,以此提高地震异常信息的深度挖掘效率。随机选取太原地震监测中心站(以下简称太原站)水平摆观测的一段数据作为测试数据,验证该方法的可行性,并利用昔阳地震监测站(以下简称昔阳站)水平摆实际观测数据,自动识别出自观测以来受降雨影响的异常形态。在此基础上,将最近一次数据变化作为模板,进行回溯性检验,共提取出7次类似变化,与之前总结的异常特征一致。经分析,其中4次异常之后对应了太原盆地及其周围M3.6以上地震,运用R值评分对其进行预报效能评估,结果显示该异常形态可通过预报效能检验(R=0.52,R_(0)=0.45),其最佳预测时间为50~90 d内,可作为短期预测指标。 展开更多
关键词 预报效能评估 动态时间规整(dtw)方法 异常自动识别 R值
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基于微分思想和动态时间弯曲(DTW)的飞行员着舰技能评估研究
7
作者 张海燕 闫文君 +1 位作者 张立民 李忠超 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期124-130,共7页
针对舰载机着舰训练,提出了一种基于微分思想和动态时间弯曲(dynamic time warping, DTW)的飞行员驾驶技能评估方法。首先,将着舰过程分解为多元时间序列,通过对着舰过程的分析,选取飞行高度、下沉速度和对中偏差等5个特征参数作为指标... 针对舰载机着舰训练,提出了一种基于微分思想和动态时间弯曲(dynamic time warping, DTW)的飞行员驾驶技能评估方法。首先,将着舰过程分解为多元时间序列,通过对着舰过程的分析,选取飞行高度、下沉速度和对中偏差等5个特征参数作为指标,并且拟合出各指标的标准曲线;然后,对选取的特征参数进行微分分段处理,利用特征参数间的关系进行降维表示;最后,利用DTW对评估模型进行计算,实现着舰技能的评估。算例分析表明,基于微分思想和DTW方法对飞行员着舰技能评估具有很好的适用性,有利于促进飞行员着舰技能的提高。 展开更多
关键词 微分思想 dtw 着舰技能评估
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基于DTW距离的普通话儿化音变差异分析
8
作者 段嘉华 冉启斌 +1 位作者 梁煜珠 许可 《现代语文》 2023年第3期66-73,共8页
为了量化儿化音变对音节的改变量,基于动态时间规整算法,计算汉语普通话儿化音节音变前后最小对立对之内的声学距离(EX)、重复同一未发生儿化音变音节之间的距离(NIN)和重复同一儿化音节之间的距离(EIN),并将EX距离与NIN、EIN距离的差值... 为了量化儿化音变对音节的改变量,基于动态时间规整算法,计算汉语普通话儿化音节音变前后最小对立对之内的声学距离(EX)、重复同一未发生儿化音变音节之间的距离(NIN)和重复同一儿化音节之间的距离(EIN),并将EX距离与NIN、EIN距离的差值EX-NIN、EX-EIN作为衡量儿化音变对声学距离改变量的参数。结果表明,EX距离显著大于NIN距离和EIN距离。不同发音人儿化音变改变量之间具有一定的人际差异。从不同词项、未儿化韵母和儿化韵的角度来看,均能得出拼合型儿化韵音变量总体大于融合型音变量的结论。其中,[i]-[iər]的儿化改变量显著大于其他元音。在儿化音节属于不同声调时,上声时长最长,因此儿化音变量最大;去声时长最短,所以儿化改变量最小。单音节词的儿化音变改变量显著大于双音节词的改变量。性别与框架句对儿化音变改变并没有显著影响。 展开更多
关键词 儿化 普通话 声学距离 动态时间规整算法
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基于动态规整与改进变分自编码器的异常电池在线检测方法 被引量:1
9
作者 郭铁峰 贺建军 +2 位作者 申帅 王翔 张彬汉 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期738-747,共10页
针对电池生产成组过程中,传统异常检测方法对混入的容量及压差异常电池检测精度低及生产结束后离线异常检测方法效率低等问题,该文提出一种集合长短期记忆变分自编码器与动态时间规整评价的锂电池异常在线检测方法(VAE-LSTM-DTW),实现... 针对电池生产成组过程中,传统异常检测方法对混入的容量及压差异常电池检测精度低及生产结束后离线异常检测方法效率低等问题,该文提出一种集合长短期记忆变分自编码器与动态时间规整评价的锂电池异常在线检测方法(VAE-LSTM-DTW),实现了异常电池的在线检测,避免了离线异常检测所造成的时间和能源的浪费。该方法首先将长短期记忆网络(LSTM)引入变分自编码器(VAE)模型,训练电池时序数据重构模型;其次,在电池异常检测的度量标准中引入动态时间规整值(DTW),并基于贝叶斯寻优获得最优检测阈值,对每个单体电池重构数据的动态规整值进行异常辨别。实验结果表明,相较该领域传统异常检测方法,VAE-LSTM-DTW模型性能优越,查准率和F1值都得到了较大的提升,具有较高的有效性和实用性。 展开更多
关键词 锂电池 异常检测 变分自编码器 动态时间规整 长短期记忆网络 贝叶斯优化
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实时说话人辨识系统中改进的DTW算法 被引量:20
10
作者 李邵梅 刘力雄 陈鸿昶 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期218-219,共2页
识别正确率和抗噪性能是语音识别的研究重点,而识别响应速度也是决定系统实用化的关键。文章改进了传统的动态时间弯折算法结构,将其应用于实时说话人辨识系统中,极大地提高了系统运行速度,随着待识别语音数目的增多,该算法优势更加明... 识别正确率和抗噪性能是语音识别的研究重点,而识别响应速度也是决定系统实用化的关键。文章改进了传统的动态时间弯折算法结构,将其应用于实时说话人辨识系统中,极大地提高了系统运行速度,随着待识别语音数目的增多,该算法优势更加明显。实验表明,在不影响系统识别率的情况下,该方法使系统的运行速度平均提高了1.5倍。 展开更多
关键词 说话人辨识 美尔倒谱系数 动态时间弯折
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基于慢特征分析的分布式动态工业过程运行状态评价
11
作者 钟林生 常玉清 +1 位作者 王福利 高世红 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期745-757,共13页
现代工业过程通常具有规模大、流程长和工序多的特点,导致传统的集中式建模方法会淹没过程的局部变化信息,从而无法及时识别早期的非优运行状态.此外,闭环控制的广泛应用使得过程变量普遍存在时序相关性.针对以上问题,提出一种基于慢特... 现代工业过程通常具有规模大、流程长和工序多的特点,导致传统的集中式建模方法会淹没过程的局部变化信息,从而无法及时识别早期的非优运行状态.此外,闭环控制的广泛应用使得过程变量普遍存在时序相关性.针对以上问题,提出一种基于慢特征分析(Slow feature analysis, SFA)的分布式动态工业过程运行状态评价方法.首先,结合动态时间规整(Dynamic time warping, DTW)和K-medoids聚类算法对过程进行分解;然后,对每一变量子块建立相应的动态慢特征分析(Dynamic slow feature analysis, DSFA)模型;最后,利用贝叶斯推理获得全局的综合评价指标.通过在数值案例和金湿法冶金过程的仿真应用,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 分布式模型 运行状态评价 慢特征分析 动态时间规整 K-medoids聚类
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基于DTW算法与稳态电流波形的非侵入式负荷辨识方法 被引量:42
12
作者 祁兵 董超 +1 位作者 武昕 崔高颖 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期70-76,共7页
非侵入家用负荷识别技术可以指导家庭用户合理安排用电,提高用能效率,同时也为电力部门提供家庭用电的数据支持,有利于了解负荷用电规律及趋势,完善电力规划。由于家庭用户用电负荷的稳态特征值存在相似和无规律的问题,现有的方法多采... 非侵入家用负荷识别技术可以指导家庭用户合理安排用电,提高用能效率,同时也为电力部门提供家庭用电的数据支持,有利于了解负荷用电规律及趋势,完善电力规划。由于家庭用户用电负荷的稳态特征值存在相似和无规律的问题,现有的方法多采用高级算法对所有的用电负荷组合进行训练。针对现有采用负荷稳态特征值方法进行识别所存在的不足,考虑到家用负荷稳态波形具有独特性和叠加性,提出了一种利用动态时间弯曲(DTW)算法计算与模版库波形的距离来识别家用负荷的辨识方法。首先,建立负荷稳态波形模版库;然后,在电压满足一定条件的情况下,测量家庭用户电流的稳态波形;最后,利用DTW算法计算出最小距离进行识别。 展开更多
关键词 非侵入式负荷辨识 负荷电流稳态波形 动态时间弯曲算法 电流稳态波形库
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用窗口法在小存储器中实现DTW算法 被引量:8
13
作者 付中华 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期540-543,共4页
动态时间规整 DTW算法是一种运用动态规划原理计算时间矢量相似度的方法 ,在语音识别等领域有着广泛的应用。窗口法是针对 DTW算法的特点 ,采用了动态高效的空间管理办法 ,解决了通常的 DTW算法需要存储一个较大的矩阵 ,因而在存储空间... 动态时间规整 DTW算法是一种运用动态规划原理计算时间矢量相似度的方法 ,在语音识别等领域有着广泛的应用。窗口法是针对 DTW算法的特点 ,采用了动态高效的空间管理办法 ,解决了通常的 DTW算法需要存储一个较大的矩阵 ,因而在存储空间有限的硬件系统中难以实现的问题 ,窗口法已经在实际系统中得到了应用。 展开更多
关键词 小存储器 dtw算法 窗口法 存储空间 动态时间规整 语音识别
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语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究 被引量:17
14
作者 刘长明 任一峰 《中北大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2006年第1期37-40,共4页
采用基于动态规划方法的动态时间归正技术DTW(D YNAM IC T IM E W ARP ING),可成功解决语音信号特征参数序列比较时时长不等的问题.在基于DTW的特征匹配用改进的动态时间归正方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配的基础上,比较两... 采用基于动态规划方法的动态时间归正技术DTW(D YNAM IC T IM E W ARP ING),可成功解决语音信号特征参数序列比较时时长不等的问题.在基于DTW的特征匹配用改进的动态时间归正方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配的基础上,比较两者之间的失真,得出识别判决的依据.实验表明,改进后的算法在孤立词语音识别中获得了良好性能. 展开更多
关键词 动态规划(DP) 动态时间归正(dtw) 模板匹配
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加权DTW距离的自动步态识别 被引量:16
15
作者 张浩 刘志镜 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期830-836,共7页
为了满足智能监控系统自动、准确、实时识别行人的要求,提出了一种表示方法简单、计算复杂度低的步态识别算法。首先建立环境的高斯背景模型,从步态视频序列中提取轮廓图像,计算质心以及轮廓线上的点到质心的欧氏距离。再将轮廓线以最... 为了满足智能监控系统自动、准确、实时识别行人的要求,提出了一种表示方法简单、计算复杂度低的步态识别算法。首先建立环境的高斯背景模型,从步态视频序列中提取轮廓图像,计算质心以及轮廓线上的点到质心的欧氏距离。再将轮廓线以最高点为起点顺时针展开,将2维轮廓线特征转换为1维距离特征并标准化,建立标准步态模型。然后计算训练序列与标准步态模型之间的动态时间规整距离,确定阈值。最后,输入测试序列,计算动态时间规整距离并与阈值比较,识别人体的步态。与常用步态识别方法相比,该方法兼顾了计算复杂度和识别率,符合智能监控系统的性能要求。 展开更多
关键词 步态识别 特征提取 动态时间规整 智能监控
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一种结合形状序列和DTW的动作识别方法 被引量:3
16
作者 汪力 叶桦 夏良正 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第5期615-620,共6页
提出了一种单幅图像上轮廓信息的获取方法,在一段时间内发生的动作可以通过采样获得多幅图像来表示该动作特征。这些图像可以看成是轮廓形状变化序列,通过比较不同动作的轮廓形状序列,使得动作能够较容易地识别出来。实验证明,轮廓信息... 提出了一种单幅图像上轮廓信息的获取方法,在一段时间内发生的动作可以通过采样获得多幅图像来表示该动作特征。这些图像可以看成是轮廓形状变化序列,通过比较不同动作的轮廓形状序列,使得动作能够较容易地识别出来。实验证明,轮廓信息能够较好地反映对象的形状,采用形状序列和DTW相结合的方法能够提高动作识别的准确性。 展开更多
关键词 动作识别 动态时间规整 形状序列
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基于时间序列DTW差异的IGBT模块缺陷辨识方法 被引量:2
17
作者 周生奇 周雒维 孙鹏菊 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期89-95,共7页
绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块是电力电子装置中关键可靠性敏感元件之一,辨识IGBT模块缺陷,是避免突发故障,增强电力电子装置可靠运行的重要举措之一。为此,笔者提出一种基于时间序列动态时间弯曲(DTW)差异的IGBT模块早期缺陷的诊断方... 绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块是电力电子装置中关键可靠性敏感元件之一,辨识IGBT模块缺陷,是避免突发故障,增强电力电子装置可靠运行的重要举措之一。为此,笔者提出一种基于时间序列动态时间弯曲(DTW)差异的IGBT模块早期缺陷的诊断方法。该方法利用缺陷对IGBT模块门极寄生参数的影响,通过分析缺陷前后,门极电压信号序列DTW的差异,判断IGBT模块内部是否存在缺陷。实验研究结果验证了其诊断结论的正确性和实用性。 展开更多
关键词 缺陷 绝缘栅双极型晶体管 动态时间弯曲 时间序列
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基于模式约束的油层单元智能自动对比方法——以渤海湾盆地史南油田史深100区块加积式地层对比为例
18
作者 邬德刚 吴胜和 +1 位作者 刘磊 孙以德 《石油勘探与开发》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期161-172,共12页
针对基于数据驱动的地层自动对比方法难以适应侧向沉积相变快及地层厚度差异大的油层单元自动对比这一问题,建立基于模式约束的油层单元智能自动对比方法。该方法提出在油层单元自动对比中引入知识驱动,采用地层发育模式约束油层单元自... 针对基于数据驱动的地层自动对比方法难以适应侧向沉积相变快及地层厚度差异大的油层单元自动对比这一问题,建立基于模式约束的油层单元智能自动对比方法。该方法提出在油层单元自动对比中引入知识驱动,采用地层发育模式约束油层单元自动对比过程,并将地层模式约束思想引入构建的相似性度量机及改进的条件约束动态时间规整算法,实现了对标志层及各油层单元界面的自动对比。渤海湾盆地史南油田史深100区块的应用表明:与人工对比结果相比,该方法标志层识别吻合率高于95.00%,油层单元识别平均吻合率达90.02%;与已有自动对比方法相比,油层单元识别平均吻合率提升约17个百分点,有效提高了油层单元自动对比精度。 展开更多
关键词 油层单元 自动对比 对比学习 地层发育模式 标志层 相似性度量机 条件约束动态时间规整算法
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基于改进DTW_AGNES的网约车需求量时间序列聚类研究 被引量:8
19
作者 黎新华 李俊辉 黎景壮 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期13-19,共7页
对网约车需求量时间序列进行聚类分析,识别不同日期需求量变化规律的相似性和差异性,以合理制定运营调度计划,为乘客提供更高水平运输服务。针对现有的欧氏距离凝聚层次聚类(Euc_AGNES)不能识别时间序列偏移、伸缩等问题和针对动态时间... 对网约车需求量时间序列进行聚类分析,识别不同日期需求量变化规律的相似性和差异性,以合理制定运营调度计划,为乘客提供更高水平运输服务。针对现有的欧氏距离凝聚层次聚类(Euc_AGNES)不能识别时间序列偏移、伸缩等问题和针对动态时间弯曲(DTW)距离计算时间开销大的问题,提出一种改进DTW_AGNES聚类方法,通过调整匹配路径约束范围来优化DTW的动态规划搜索范围,并使用改进后的DTW作为凝聚层次聚类(AGNES)的相似性度量方法。实验结果表明:普通DTW_AGNES聚类和改进DTW_AGNES聚类均比Euc_AGNES聚类更能识别网约车需求量时间序列变化规律,为网约车运营商制定编排调度计划提供可靠依据,且改进后的DTW_AGNES聚类运行效率比普通DTW_AGNES聚类提高了62.4%,节省了计算时间和计算资源,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 交通运输工程 凝聚层次聚类 动态时间弯曲 时间序列 dtw_AGNES算法 网约车
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基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法 被引量:20
20
作者 刘苏 黄纯 +2 位作者 侯帅帅 黄世付 李建奇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第18期71-77,共7页
针对低压配电台区拓扑结构中户变关系缺失或异常的问题,提出了一种基于导数动态时间弯曲(DDTW)算法与基于密度的有噪空间聚类应用(DBSCAN)算法的户变关系识别方法。首先,采用DDTW算法对台区配电变压器(以下简称台变)低压侧电压和用户电... 针对低压配电台区拓扑结构中户变关系缺失或异常的问题,提出了一种基于导数动态时间弯曲(DDTW)算法与基于密度的有噪空间聚类应用(DBSCAN)算法的户变关系识别方法。首先,采用DDTW算法对台区配电变压器(以下简称台变)低压侧电压和用户电压的时间序列进行相似性分析。然后,根据DDTW距离对台变和用户进行聚类得到户变关系的概率性结果,减小聚类算法参数对聚类结果的影响。该方法能够对时间间隔不同、不等长的电压时间序列进行分析,对电压数据缺失或异常不敏感,且不需要人为设定阈值,户变关系识别准确性高。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 配电网 低压拓扑 户变关系 导数动态时间弯曲(Ddtw)距离 基于密度的有噪空间聚类应用(DBSCAN)算法
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