为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网...为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网络中关键站点进行识别,将其与复杂网络方法的识别结果进行对比。分析表明:TSVD法能很好地应用于考虑OD分布的网络关键站点识别,识别结果能更好代表网络客流的空间分布。从识别结果看,北京轨道交通关键站点空间布局呈现多中心发展趋势,如西北西二旗,西南丰台科技园等站点逐步形成网络客流中心并相互联系;东南土桥、东北俸伯等站点也初步呈现网络客流中心的特征。展开更多
绕组压紧状态影响着变压器的机械性能和绝缘性能。为此,提出一种基于奇异谱熵和支持向量机的变压器绕组松动诊断及定位方法。首先进行110 k V变压器绕组松动实验并测取不同绕组状态下的振动信号,对信号进行时间序列重构,通过奇异值分解...绕组压紧状态影响着变压器的机械性能和绝缘性能。为此,提出一种基于奇异谱熵和支持向量机的变压器绕组松动诊断及定位方法。首先进行110 k V变压器绕组松动实验并测取不同绕组状态下的振动信号,对信号进行时间序列重构,通过奇异值分解提取重构空间的最优特征序列,结合信息熵得出绕组松动的特征量——奇异谱熵,并作为诊断模型的输入,利用粒子群算法对多分类支持向量机进行参数优化。并将其测试结果与BP和PNN神经网络的诊断效果进行对比。实验结果证明,该方法能有效地判断绕组是否发生松动并正确识别绕组松动相,验证了上述方法的可行性和准确性。展开更多
基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)提出电能质量扰动类型识别的新方法。通过对电能质量扰动信号的小波包变换系数矩阵进行奇异值分解,将基频、扰动...基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)提出电能质量扰动类型识别的新方法。通过对电能质量扰动信号的小波包变换系数矩阵进行奇异值分解,将基频、扰动频率分量、噪声分解到不同的正交特征子空间。再与正常电压信号的奇异值作比值以抵消噪声能量的影响,最大限度地体现出扰动类型间的细微差别,以此作为扰动特征向量,作为最小二乘支持向量机分类器的输入参数,来实现电能质量扰动类型的识别。仿真结果表明,该方法识别准确率高,受噪声影响小,算法稳定性好。展开更多
文摘为识别城市轨道交通网络关键站点并研究其多年演化,构建基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,TSVD)的关键站点识别方法,选取北京市2011—2019年早高峰时段的OD数据,通过关键特征向量分析网络客流演变并对城轨网络中关键站点进行识别,将其与复杂网络方法的识别结果进行对比。分析表明:TSVD法能很好地应用于考虑OD分布的网络关键站点识别,识别结果能更好代表网络客流的空间分布。从识别结果看,北京轨道交通关键站点空间布局呈现多中心发展趋势,如西北西二旗,西南丰台科技园等站点逐步形成网络客流中心并相互联系;东南土桥、东北俸伯等站点也初步呈现网络客流中心的特征。
文摘绕组压紧状态影响着变压器的机械性能和绝缘性能。为此,提出一种基于奇异谱熵和支持向量机的变压器绕组松动诊断及定位方法。首先进行110 k V变压器绕组松动实验并测取不同绕组状态下的振动信号,对信号进行时间序列重构,通过奇异值分解提取重构空间的最优特征序列,结合信息熵得出绕组松动的特征量——奇异谱熵,并作为诊断模型的输入,利用粒子群算法对多分类支持向量机进行参数优化。并将其测试结果与BP和PNN神经网络的诊断效果进行对比。实验结果证明,该方法能有效地判断绕组是否发生松动并正确识别绕组松动相,验证了上述方法的可行性和准确性。
文摘基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)提出电能质量扰动类型识别的新方法。通过对电能质量扰动信号的小波包变换系数矩阵进行奇异值分解,将基频、扰动频率分量、噪声分解到不同的正交特征子空间。再与正常电压信号的奇异值作比值以抵消噪声能量的影响,最大限度地体现出扰动类型间的细微差别,以此作为扰动特征向量,作为最小二乘支持向量机分类器的输入参数,来实现电能质量扰动类型的识别。仿真结果表明,该方法识别准确率高,受噪声影响小,算法稳定性好。
