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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
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为提高堤防工程风险评价的准确性,提出了基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法。首先,综合考虑影响堤防风险的28个评价指标,利用层次分析法从预警系统、堤防工程系统、环境系统和社会经济系统这4个方面建立了堤防工程多元风险评价指标体系。接着,基于极限学习机算法对28个指标进行标准化处理及分级标准构建,以风险指标作为输入量,分级隶属度作为输出量,划分风险等级,量化评价指标,估计多元风险评价指标值和判断风险的严重程度。最后,依托鄱阳湖重点堤防——康山大堤,构建多元风险评价指标体系,运用极限学习机算法计算多元风险评价指标值。评价结果表明:康山大堤目前处于基本安全水平,符合康山大堤经过两次加固后的工程实际情况,并与其他方法进行对比,验证了提出方法的可靠性和有效性。该方法可拓展应用到其他重要水工结构工程风险评估中。 相似文献
10.
为了有效诊断气体绝缘金属封闭输电线路(GIL)的机械故障,搭建了110 kV GIL试验平台并设计了3种典型机械故障,通过互补集合经验模态分解(CEEMD)模糊熵值与鲸鱼优化极限学习机(WOA-ELM)模型联合方法对GIL机械故障模式进行识别与诊断。首先,利用CEEMD方法对振动信号进行分解,引入正负白噪声组对信号进行处理,得到含有故障信息的模态分量(IMF)。其次,利用模糊熵计算模态分量特征值,得到能表征故障特征的模糊熵值。最后,结合WOA-ELM模型对特征向量集进行模式识别,根据聚类结果与自适应阈值对GIL设备机械故障进行诊断和预警。结果表明,利用CEEMD与模糊熵对GIL振动信号特征进行分析,可以有效避免模态混叠和冗余噪声分量的干扰,得到能够表征故障特征的特征值;利用WOA-ELM模型可以有效实现GIL设备机械故障诊断与预警。 相似文献