相空间神经网络模型在大坝安全监控中的应用

本文将混沌理论和神经网络理论相结合，并针对某一混凝土重力坝水平位移实测值建立相空间模糊神经网络预报模型。首先对水平位移的实测序列，进行相空间重构，求算关联维，说明该序列存在混沌成分和奇异吸引子；应用自适应模糊神经网络，对水平位移实测序列构成的相点，建立相空间神经网络模型。计算结果表明，相空间神经网络模型用于大坝监控中是可行的，其预报精度优于常规的统计回归模型，能揭示大坝的非线性性质，能更好地对大坝运行性态进行分析。     

基于相空间重构和随机配置网络的电力负荷短期预测

针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks,SCN)的电力负荷短期预测模型.首先将配电网数据中与负荷相...     

全局投影降噪在联接轴不对中故障诊断中的应用

介绍全局投影降噪算法的基本原理和实现步骤,并将该降噪算法应用到联接轴不对中故障诊断中。结果表明,该降噪算法对此类故障信号具有良好的降噪效果。     

锂离子电池剩余寿命在线预测

针对现有研究中的不足,提出一种改进的相关向量机模型对锂离子电池的剩余寿命进行实时预测。首先,利用锂离子电池容量数据和相空间重构技术,构造模型的训练集。其次,在传统的单核相关向量机模型上做出改进,采用多核核函数,从而提高相关向量机模型的泛化能力和剩余寿命预测的精度。此外,利用粒子群优化算法,自适应的确定多核相关向量机模型的最优参数组合。实验结果表明,相比单核相关向量机模型,本文提出的多核相关向量机模型能够更为准确的对锂离子电池的剩余寿命进行预测。     

基于庞加莱截面的语音基音检测

提出了利用庞加莱截面检测语音信号基音的方法,通过延时重构语音信号的相空间,在相空间内计算通过某点的庞加莱截面,根据相轨迹穿过截面上初始点邻域交点进行基音检测;实验表明,基于庞加莱截面的语音信号的方法,描述语音信号的非线性特性具有较高的准确性和时间分辨率。     

基于递归分析的水声信号处理

利用递归分析及定量递归分析研究了水声信号的非线性特征.在计算正弦、随机和洛沦兹3种典型信号递归图的基础上,对2种实际舰船信号的递归图进行了定量分析,并和它们的关联维数进行比较.结果表明:定量递归分析的特征参数与混沌特征参数具有一定的联系,利用定量递归分析的特征量作为特征参数可以对舰船信号进行有效地识别和分类.这一结果对于进一步开展水下目标信号的识别、分类研究具有重要参考价值.     

基于相空间重构与神经网络耦合的岩溶泉流量预测模型

岩溶水系统是受水文、地质、地形地貌、植被、人类活动等多种因素影响的非线性动力系统。本文利用重构相空间与神经网络,建立重构相空间与神经网络耦合的泉流量预测模型;通过对黑龙洞泉域泉流量的预测可知,所建立的耦合模型精度高。     

汽-液流动沸腾蒸发系统的混沌分析及预测

应用功率谱、自相关系数、吸引子相图、关联维数等分析工具,对汽-液两相流动沸腾蒸发系统的传热系数时间序列进行了定性和定量混沌研究.研究结果为:时间序列的功率谱在半对数坐标下呈指数下降趋势;自相关系数随时间的推移而减小;吸引子相图呈现精细结构;关联维数随嵌入维数的增大而趋于一个稳定的分数值.这说明汽-液两相流动沸腾蒸发系统呈现混沌特性.在此基础上,应用临近点相似混沌预测法对不同加热蒸汽压力(0.11 MPa、0.13 MPa、0.15 MPa)下的传热系数时间序列进行了混沌预测.结果表明:预测值和实验值在有限时间长度内吻合程度较好;预测的平均相对误差随加热蒸汽压力的增加而增大;高精度预测时间长度随加热蒸汽压力增加而减小.这表明该系统具有短期可预测性.     

基于混沌粒子群的AWLSSVM瓦斯预测研究

为了提高矿井瓦斯浓度预测的准确性,提出1种改进混沌粒子群算法的多变量自适应加权最小二乘支持向量机(AWLSSVM)瓦斯预测模型,且实现了瓦斯浓度的多步预测。首先,对粒子群算法进行分析,提出1种收敛速度更快、全局搜索能力更强的改进混沌粒子群算法;针对加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)权值线性分布的缺点,根据离散点的分布特征,提出了AWLSSVM;其次,采用混沌理论构建模型的样本集;最后,对建立的模型进行了实例分析。结果表明:AWLSSVM单变量预测精度相对于最小二乘支持向量机、WLSSVM分别提高了5.3%和6.7%;多变量AWLSSVM相对于单变量AWLSSVM五步预测精度分别提高了39.3%、49.6%、55.9%、59.7%、62.5%。     

混沌信号降噪算法

对一些有效的混沌信号降噪算法,如相空间重构混沌信号、小波变换技术、正反向迭代法等,进行了原理阐述,并给出了各种算法的物理解释和算法应用的先验条件,说明了各种算法在混沌系统降噪时的局限性.在此基础上指出了低信噪比和高维混沌信号的进一步研究方向.