聚类经验模态分解相关论文
为解决心跳信号易被呼吸谐波和其他噪声干扰而难以提取的问题,提出一种结合遗传算法(GA)和反向传播(BP)神经网络的聚类经验模态分......
齿轮箱作为风机的重要部件,其故障占风电机组停机故障的80%。风机齿轮箱油温预测研究是为了实现风电机组齿轮箱状态的实时检测,提......
为了减少复杂环境因素对电力负荷超短期预测效果的影响,提高算法的预测精度和运算效率,该文提出一种基于聚类经验模态分解(cluster......
高压输电线路作为电力系统的主干骨架,经常分布于复杂多变的工作环境中,因此线路故障频发。而输电线路故障一旦处理不及时,会影响......
提出了基于EEMD和波速度变化特性的直流线路行波故障测距的方法。首先,将故障电压数据进行聚类经验模态分解（EEMD）,得出其多阶固有模......
针对电能质量复合扰动识别困难的问题，提出了一种电能质量扰动信号识别新方法．该方法利用信号的S变换幅值矩阵和动态测度提取的频率......
强磁暴期间,太阳大尺度爆发活动引起的空间天气灾害可能会对包括中低纬区域在内的全球电网系统造成严重影响。鉴于中低纬区域地磁......
现有的电能质量扰动分类识别方法对电能质量多扰动的分类准确性和识别能力较低，本文提出了将基于聚类经验模态分解（EEMD）的希尔伯特—......
针对风速的波动性和随机性大导致风速难以准确预测的问题，提出了基于经验模态分解方法（EEMD）和引力搜索算法（GSA）优化极限学习机（ELM）组合......
为提高弓网检测数据分析的准确性,提出一种利用多元弓网检测数据间相关性进行接触压力数据预处理的方法.为克服实测数据变化复杂、......
2017年8月8日四川九寨沟M7.0地震是继2008年汶川M8.0地震和2013年芦山M7.0地震之后,青藏高原东缘在不到10年的时间内发生的第3个震......
针对地球天然脉冲电磁场信号的非平稳、非线性特点，本文采用基于聚类经验模态分解（EEMD）提取信号时频特性的方法，有效获得了芦山Ms7．0地......
2016年6月23日,河北张家口尚义县发生M 4.0地震,发震构造为尚义—平泉断裂。采用基于聚类经验模态分解(EEMD)的HHT计算方法,对尚义......
针对风电功率序列的不确定性和随机性特征,提出基于聚类经验模态分解(EEMD)和支持向量回归机(SVR)的风电功率预测模型。同时,为克......
从降低电价序列非平稳性出发,提出一种基于聚类经验模态分解（EEMD）和小波神经网络（WNN）的新型组合预测模型来预测短期电价;采用Matlab/......
为解决心跳信息在低信噪比环境下难以提取的问题,提出一种基于区域谷值双层EEMD的信号检测方法。首先,对原始数据进行伪二维聚类经......
在2008年5月12日汶川MS8.0地震中,四川数字强震台网共获取了133组三分向加速度记录.本文选取了一些不同断层距的台站所获取的强震......
采用一种基于聚类经验模态分解(EEMD)的HHT方法提取康定MS6.3地震强震记录的时频特性,通过对各台站获取的强震动加速度记录进行EEM......
针对经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)在电力系统故障信号检测问题,应用存在的模态混叠会导致扰动信号检测失效,为此提出......
提出了一种基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)电能质量扰动检测新方法。首先采用EEMD对电能质量扰动信号进行分解......
从分析风速序列的非线性和非平稳性特征出发,将一种基于聚类经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型引入到......
坝肩边坡变形在外部因素影响下呈现出不确定性和随机性,从而不易预测。基于聚类模态分解(EEMD)、样本熵(SE)和改进型粒子群算法优......
风电机组运行环境一般较为恶略,长时间运行可能导致设备产生故障。风电机组主传动链上任何一个关键零部件失效都会导致传动系统瘫......
在人体睡眠实时监测中，采集到的胸腔微动信号是一种包含呼吸、心跳信息的复杂混叠信号，识别和分离该混叠信号对分析睡眠质量具有重要......
