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1.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
2.
现行的政府单一主导、政府与开发
商合作的社区更新模式与业主的自主更新需
求产生了矛盾。针对现有研究对社区更新的
系统性缺乏关注的问题,本文从整体视角出
发,通过构建“参与主体—程序设计—法规
政策—资金调配”四维框架,分析现行社区
更新模式与业主自主更新需求产生冲突的内
在机制。在优化现有模式的基础上,提出三
种适应业主自主更新需求的理论模式。桂华
邨业主自主更新失败的实践案例证明了本文
所提出的四维框架的重要性。最后,从政府
视角对我国社区更新机制提出优化建议。 相似文献
3.
磁声发射(MAE)是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号,在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点,提出海鸥算法结合变分模态分解(SOA-VMD)的去噪方法,为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题,利用柯西变异算子产生随机迭代过程,使改进算法即柯西变异海欧算法(CVSOA)跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数,优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α ![]()
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两个参数,将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明,改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法,降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好,可靠性更高。 相似文献
5.
6.
为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。 相似文献
8.
10.
前言公共设施作为由政府或其他社会组织提供的、给社会公众使用或享用的公共建筑或设备,其管理水平的高低直接反映了一个国家、一座城市的管理水平和文明程度。日本较早就已开始现代的公共设施资产管理,通过几十年的发展,形成了独特的"日本模式",并积累了丰富的经验。中国今日的发展水平已经让世人瞩目,但与日本等发达国家相比. 相似文献