基于PCA-FSEM方法的风力发电机可靠性研究

针对西北某风电场相关运行数据,对风力发电机进行可靠性研究.考虑运行数据之间相关性和冗余度,采用主成分分析(PCA)法进行降维,选取部分关键可靠性指标且根据关键指标运行数据,结合模糊理论建立可靠性评价模型,并选取部分风力发电机运行数据进行模型验证.结果表明,PCA法提取主成分累积方差贡献率为87.585%,可综合表述风力发电机的可靠性信息.单一可靠性指标评价时,虽然B02单机可利用率高达98%,但总发电量最低,虽然A04单机可利用率最低,但发电量较高,说明单一可靠性指标评价时存在误差.A05、B03单机各项指标均高,实际运行状态良好,发电量高,说明综合可靠性更高,与研究结果一致.因此,基于PCA模糊理论建立的风力发电机可靠性模糊理论评价模型(FSEM)符合实际运行状态,对定量评估机组可靠性具有指导意义.

水体透射光谱结合主成分分析(PCA)改进化学需氧量(COD)含量估算研究

为了解决传统的化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。通过采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression,GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响,建立了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)改进水体COD含量估算模型。对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示:相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型R 2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。

基于CLAHE-PCA的矿井低照度图像增强研究

地下矿山巷道环境往往面临光线不足,难以通过获取其暗通道图像判断岩体剥落等异常情况。针对矿井巷道暗通道图像对比度低的问题,提出了一种基于CLAHE-PCA的图像增强算法。首先使用CLAHE算法将获取的矿井巷道原始暗通道图像做对比度增强处理,然后使用自适应Gamma算法对亮度低的图像予以增加对比度矫正;将矫正后获得的灰度图转为RGB图像,通过PCA对其进行平滑处理,以便更多地还原暗通道图像的细节。以峰值信噪比、结构相似性、平均梯度和信息熵等作为评价指标,对试验结果进行验证。结果表明:该方法能够有效处理低对比度的矿井巷道图像,处理后的图像结构相似性达到93%,鲁棒性强,同时能够更多地还原图像的细节。

基于PCA-SSA-XGBoost算法的拱坝应力预测模型研究

由于大坝应力受水位、温度等众多因素共同作用,各影响因子间的相互关联会引起多重共线性问题,容易导致以此为输入的预测模型出现伪回归现象。此外,现有基于机器学习算法的应力预测模型由于训练特征过多、过度训练易产生过拟合现象,其预测精度还有待提高。针对上述问题,提出了基于主成分分析法(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)改进的极限梯度提升算法(PCA-SSA-XGBoost)构建拱坝应力预测模型。该模型首先采用主成分分析法对参数进行降维,降低影响因子的多重共线性影响;进而通过SSA算法优化XGBoost的超参数,以避免传统算法过拟合,进一步提高模型预测性能。将该模型应用于我国西南某混凝土拱坝工程,对应力及应力相关监测数据进行处理、分析和预测,并与多元线性回归模型(MVLR)、神经网络模型(RBFNN)、极限梯度提升回归预测模型(XGBR)的预测结果进行对比分析。结果表明,基于PCA-SSA-XGBoost算法的应力预测模型可克服输入变量的多重共线性和过拟合问题,在预测精度方面具有优越性。

基于PCA-SVM结合共聚焦拉曼光谱的特级初榨橄榄油掺伪压榨菜籽油定量分析

为了促进国内橄榄油市场的健康发展,对掺伪同样存在天然类胡萝卜素的低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油进行了定量鉴别研究。采用共聚焦拉曼光谱技术对不同掺伪浓度油样进行测试,基于密度泛函理论对油样的拉曼光谱峰的归属进行了理论分析,并对拉曼光谱数据进行主成分分析(PCA),然后利用支持向量机(SVM)构建PCA-SVM模型。另外,对PCA-SVM模型的检出限进行了研究。结果表明:特级初榨橄榄油与低温压榨菜籽油的拉曼光谱存在一定差异,最明显的光谱差异主要集中在谱峰1008、1161、1528 cm^(-1)和谱段2800~3000 cm^(-1)内,与密度泛函理论对不同油样拉曼光谱峰的分析一致;不考虑类胡萝卜素特征信号建立的PCA-SVM模型决定系数大于0.989,均方根误差小于2.990%,检出限为2%(低温压榨菜籽油体积分数);在特级初榨橄榄油掺伪定量分析中,考虑类胡萝卜素的特征信号有助于提高模型预测精度,但仅限于掺伪低价植物油中无类胡萝卜素存在的情况;PCA-SVM模型在不考虑类胡萝卜素特征信号的情况下依然具有良好的定量预测效果。综上,所建立的PCA-SVM模型可以用于掺伪2%以上低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油的定量鉴别。

基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。

基于PCA-XGBoost算法的哑铃状SIR差分滤波器设计

随着多业务无线通信技术的发展,具有共模抑制能力的差分带通滤波器越来越受到人们的关注,但是设计差分微带滤波器的传统方法过程复杂且耗时较长。针对这些问题,结合非线性赋权的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法,通过训练和学习滤波器结构参数和相应频率响应S参数的关系辅助进行滤波器的设计,设计了一款基于改进阶跃阻抗谐振器(Stepped Impedance Resonator,SIR)的哑铃状差分带通滤波器。该滤波器的中心频率为2.6 GHz,相对带宽为7.3%,通带内插入损耗优于0.95 dB,回波损耗优于20 dB,通带内共模抑制优于42 dB,并且具有较宽的阻带。实物测试结果与算法预测结果的一致性,验证了PCA-XGBoost算法(Principal Component Analysis,PCA)用于滤波器辅助设计的可行性。

基于PCA-APCS-MLR模型的滇池流域地下水质量影响因素定量识别

近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度.结果表明:①滇池流域约78%的地下水超过GB/T 14848-2017《地下水质量标准》Ⅲ类水标准,其中主要超标指标为铝(Al)、锰(Mn)和总铁(TFe).②通过主成分分析(PCA)提取了5类影响水质的主成分因子,分别为水岩相互作用因子(24.27%)、生活污水漏排因子(17.09%)、农业活动污染因子(12.24%)、地质环境背景因子(10.26%)和工业活动污染因子(9.14%),方差累积贡献率为73.00%.③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%.研究显示,人类活动对地下水的过度开采及工农业活动是导致区域地下水质量下降的主要因素.

变转速工况下基于角度重采样与PCA-XGBoost轴承故障诊断方法研究

针对变转速工况下,轴承振动信号容易发生信号特征混叠、频率偏移、信号截断和噪声污染问题,提出了一种结合角度重采样、主成分分析(PCA)和极端梯度提升树(XGBoost)的故障分类模型。首先,采用脉冲信号估计轴承转速的方法对轴承振动信号进行角度重采样并求取时频特征指标;其次,利用主成分分析(PCA)对时频特征参数进行降维核心提取,选取总贡献大于95%的主元作为XGBoost模型的输入样本;最后,利用网格搜索法对XGBoost进行主要参数调优,并划分训练集和测试集对该模型进行训练,验证其故障分类的准确性。结果表明该方法的故障诊断准确率为96.44%,相较于未降维后的数据运行时间缩短了27.24 s,且角度重采样后的诊断效果明显优于未角度重采样的诊断效果,故障识别率提高了7%以上,证明所提方法能够更加快速、准确的做出诊断。

结合PCA与IR-MAD的降雨型滑坡检测方法

季节强降雨是诱发滑坡失稳的重要因素之一,特别是在我国中山丘陵地区,滑坡发生场景相对复杂,探究复杂情景下的滑坡检测方法对灾情评估、灾后应急调查等工作具有重要研究意义。针对遥感特征相近地物干扰造成滑坡识别精度低的问题,本文提出了一种结合PCA与IR-MAD的滑坡检测方法,实现了新生滑坡准确提取。结果表明,与现有方法相比,本文方法有效抑制了由作物播种收获、洪水汛期等季相因素产生的裸地、滩涂等滑坡遥感特征相似地物对滑坡检测造成的干扰,其在滑坡检测精确率和滑坡识别模型稳定性方面均有一定提升。

基于PCA-LDA-SVM算法的茶小绿叶蝉识别

为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而减少后续的计算时间;再利用线性判别分析(LDA)寻找特征数据的最优投影空间,使类内散布距离最小,类间散布距离最大,进一步提高识别的准确率和精确度;最后,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。试验结果表明,PCA-LDA-SVM模型识别准确率达96%,精确度达100%,召回率达92%,整体识别性能优于SVM,BP,KNN,PCA-SVM模型,具备一定的理论价值和参考意义。

基于PCA方法的移动医疗高维数据降维处理

移动医疗领域产生大数据集,数据量庞大、数据维度复杂,数据挖掘过程存在诸多冗余数据等问题,本文在此基础上使用主成分分析PCA方法进行降维处理,筛选出有效数据维度,避免数据过度拟合,将高维数据降维成低维数据,对其隐含的结构具有很大帮助,经常用于数据压缩、数据探索以及数据可视化。对移动医疗大数据进行降维处理,不仅能减少数据计算量,也能避免数据过度拟合,有利于医疗数据价值分析,为移动医疗数据集领域的数据挖掘提供新的思路和方法。

基于相空间重构与PCA的潜水泵故障诊断

针对潜水泵信号存在较大干扰影响诊断效果问题,提出相空间重构与主成分分析(PCA)相结合的方法,将潜水泵一维时序信号通过C-C算法计算得到嵌入维数和延迟时间进行相空间重构,并对重构数据进行PCA,将满足贡献累加值的主成分提取出来并还原为一维空间,通过频谱分析得到数据频谱图。通过具体实验,将所提方法处理后的正常状态与故障状态频谱图进行对比,对潜水泵故障进行分析与诊断。实验结果表明,该方法得到的频谱图能够凸显信号故障频率,在一定程度提高了故障诊断准确率。

基于PCA算法的人脸匹配技术研究

基于PCA算法的人脸匹配是一种常见的计算机视觉技术,主要应用于人脸图像的分类和匹配任务。利用PCA技术对人脸图像进行特征提取和降维处理,将人脸分为测试集和训练集,然后用欧式距离计算测试集中选择的图像和训练集中所有图像的距离,选择距离最短的图像作为人脸匹配结果。实验采集了200张不同拍摄角度和不同表情的人脸图像,对待匹配的人脸图像加入不同程度噪声进行人脸匹配,实验结果显示基于PCA算法的人脸匹配技术,完成匹配的平均时间为1.2494s,人脸图像匹配准确率为97.25%。

基于WPT-PCA-GMHMM的输气管道泄漏源特征识别研究

为了克服压力波动下输气管道泄漏信号变化幅度大导致孔径识别准确率低的问题,提出了一种基于WPT-PCAGMHMM的泄漏源特征识别模型。开展了压力波动下管道泄漏的声发射检测实验,通过小波包变换(WPT)提取了不同工况下声发射信号的小波包能量谱,随后通过主成分分析(PCA)对频带能量进行去相关性与降维。最后将数据及标签分为训练集与测试集,采用高斯混合-隐马尔可夫模型(GMHMM)实现了对管道压力与泄漏孔径的分类识别。结果表明,所提出的模型整体准确率最高达到95.20%,泄漏孔径准确率达到99.95%,显著泄漏识别准确率达到100%,在充足样本及小样本的环境下相比BPNN、SVM均有优秀的表现。

基于PCA-CatBoost算法的光伏组件故障诊断方法

为了实现对大规模光伏故障数据的准确诊断,提出一种基于PCA-CatBoost算法的故障诊断方法,实现对不同类型故障的精确诊断。通过分析不同故障的输出特性曲线,提取反映不同故障特性的特征量。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对故障数据进行降维并初步检测,利用CatBoost算法对故障数据进行分类,建立基于PCA-CatBoost算法的故障诊断模型。通过MATLAB软件仿真实验分析,验证了该算法模型能够有效提高诊断准确率。

基于改进主元分析DDPCA的滚动轴承过渡模态早期故障检测方法

目的 提出一种深度差分主元分析方法用于滚动轴承早期故障检测,解决滚动轴承在运行过程中长期处于变转速等多模态工况,故障特征难以提取和划分的问题。方法 结合差分算法和深度分解原理的分段PCA故障检测方法,使用差分方法对原始数据进行处理,通过K-means聚类方法将具有相似变量特征的过渡模态数据划分成为相同过渡子模态;结合深度分解理论对每个过渡子模态建立故障检测模型,并通过机械故障综合模拟实验台收集的数据验证模型准确性。结果 随着分解阶数的增加,对过渡模态早期故障检测效果逐渐提升,对滚动轴承过渡子模态的划分越来越清晰,误报的情况也随着分解阶数的增加而逐渐减少;滚动轴承持续减速状态下外圈故障一阶分解检测的漏检率为17.2%,二阶分解检测的漏检率为8.6%,三阶分解检测的漏检率为6.6%。结论 笔者所提方法对过渡子模态进行多层分解,可以准确提取过渡子模态中的故障特征并建立分段检测模型,提高了过渡模态的滚动轴承早期故障检测的准确性。

基于PCA-超效率DEA的目标热红外伪装效果评价研究

为解决目标热红外伪装效果评价过程中主观性过强、量化分析不全面等问题,通过分析目标热红外暴露征候,综合提取了温度、纹理、形状及统计等4类一级指标,并细分多个二级指标,建立了热红外伪装效果评价指标体系,引入超效率数据包络分析(DEA)模型对目标热红外伪装效果进行充分评价。针对评价指标集关联性大的情况,运用主成分分析(PCA)法对指标数据降维处理得到相互独立的主成分因子,通过超效率DEA模型进行计算并排序,解决了因指标信息重叠而使得部分评估结果存在偏差的问题。利用PCA-超效率DEA模型,对目标在不同时间及背景下的热红外伪装效果案例进行评价,结果表明,该算法对热红外伪装效果评价更为客观、准确。

基于PCA-BP神经网络的既有建筑改造成本预测

既有建筑由于建造过程信息的缺失、损毁,缺乏造价定额资料等成本估算标准数据,导致决策阶段很难快速准确地计算出改造工程造价。针对该问题,提出了基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的既有建筑改造成本预测的方法。通过案例与文献分析,识别并提炼出影响既有建筑改造成本的10个影响因子。利用主成分分析方法,对提取的10个因子进行降维,归纳出3个新的综合变量。采用BP神经网络对280个既有建筑改造成本进行分组训练、验证与测试。结果显示,PCA-BP神经网络模型基于降维且消除指标之间相关性数据为基础,提高了预测效率,方根误差、相关度均取得了较好的结果,实测数据与预测数据之间的综合误差为2.66%,为既有建筑改造工程造价快速测算提供了一种新方法。

基于PCA-Smote-XGBoost的软件缺陷预测研究

随着软件系统的复杂性日益增加,软件缺陷预测成为了确保软件质量的重要手段。本研究提出了一种基于PCA-Smote-XGBoost的软件缺陷预测模型,旨在提高缺陷预测的准确性和效率。本文采用主成分分析(PCA)进行数据降维,保留95%的方差,以减少特征数量并提取关键信息;利用Smote过采样方法解决数据不平衡问题;结合XGBoost算法构建预测模型,并通过实验验证模型的有效性。在软件缺陷预测常用数据集的十一个项目中,实验结果表明,该模型在软件缺陷预测方面相较于其他八种基准模型,具有最高的准确率ACC和F1,能够有效地辅助软件开发团队识别潜在的缺陷风险。