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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.
光波束形成网络是光控相控阵雷达中的重要组成部分,有助于提升系统的宽带宽角扫描能力。利用光开关的切换,改变各收发通道间的相对延时量,从而实现波束指向的变化。在常用的技术中,色散延时是一种简洁的光波束形成实现方法,而色散线性项仅适用于色散量小且通道数少的情况。随着延时量的增加,非线性色散延时积累,会引起波束畸变。因此引入相对色散斜率(RDS)作为其非线性因子,并通过调整商用激光器波长来抵消色散介质的非线性效应。当RDS为0.003 nm?1时,激光器阵列的最大波长间隔从0.796 nm “拉伸”到0.862 nm,波长也整体“平移”?0.31 nm,修正波长与商用激光器波长的最大调整量为0.2 nm,可满足商用波分复用器的通带带宽,大扫描角时主瓣与副瓣之比从5 dB提升至12.9 dB。通过分析,RDS数值越小,激光器波长的修正量越小。因此,RDS是选择色散介质和调整激光器波长的重要参数,从而能够恢复波束畸变,以提升相控阵系统的成像、识别能力。 相似文献
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8.
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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