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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
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针对模拟电路健康管理的特点,提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征,计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值,将多个核函数线性组合,并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明,该方法在小样本情况下,预测效果优于单一核函数的RVM模型,适用于健康管理中实时预测,具有较好的实用性。 相似文献
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为准确分析C5191磷青铜薄板高速冲裁过程中裂纹萌生时的临界损伤,提出一种Hopkinson试验和冲裁数值模拟相结合的反求分析法标定冲裁断裂的阀值。通过基于数字图像分析技术的分离式Hopkinson拉杆试验,获得C5191磷青铜试样出现颈缩时刻所对应的临界塑性变形能(应力、应变积分函数),并作为拉伸断裂的临界损伤阀值C_i导入冲裁数值模拟模型以获得冲裁断面光亮带的高度模拟值,最后根据冲裁光亮带模拟值和实测值的对比分析结果以动态优化调整C_i值,二者一致所对应的损伤值即为高速冲裁断裂阀值C_0。试验结果表明,C5191磷青铜薄板高速冲裁过程中裂纹萌生时的临界损伤值C_0取值为1. 162时,光亮带高度值的数值模拟结果与高速冲裁试验结果的误差仅为3. 64%,体现出此种方法的可靠性。 相似文献
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