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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
3.
5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域,即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结,包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位,而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度,对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理,对其挑战做清晰的总结,从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。 相似文献
4.
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.
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10.
"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。 相似文献