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基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量
基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量
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基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量
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基于选择性极限学习机集成的磨机负荷软测量 (2011年)
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针对传统磨机负荷检测方法存在的测量精度低、性能不稳定等缺陷，建立一种基于筒体振动信号频谱特征提取的选择性极限学习机(ELM)集成方法．采用核主元分析(KPCA)提取振动信号频谱特征，避免输入信号维数过高引发维数灾难．在非线性频谱特征空间内选用学习速度快、泛化性好的ELM建立集成模型个体，有效克服了单一ELM个体模型存在的运行结果不稳定问题．基于遗传算法(GA)的子模型后续选择方法进一步排除部分劣势
基于最大均值差异多源域迁移学习的 湿式球磨机负荷参数软测量
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针对湿式球磨机工况改变时,实时数据与建模数据分布不一致,不满足数据同分布的假设,传统软测量模型难以适应数据分布变化,造成模型性能恶化的问题,有针对性地引入迁移学习策略,并通过多源域集成机制提高模型的鲁棒性,实现多工况下湿式球磨机负荷参数测量.首先,对多工况数据进行预处理并提取频谱特征,经过联合分布适配对多工况数据进行边缘、条件分布适配;然后,使用最大均值差异对适配后的数据进行分布度量并为源域构建的
基于多尺度振动和振声频谱特征自适应提取与选择的磨机负荷参数软测量
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针对磨机筒体振动/振声多尺度频谱与磨机负荷参数间的模糊特性、多源多尺度频谱间的冗余性与互补性,以及现有文献中潜结构选择性集成模型难以模拟运行专家“听音”推理识别磨机负荷参数等问题,提出一种基于多尺度振动/振声频谱特征自适应提取与选择的磨机负荷参数软测量模型.该方法首先进行多尺度频谱获取,然后基于核潜结构映射和互信息进行多尺度振动和振声频谱特征的自适应提取和选择,最后采用同步聚类算法、Madani模
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燃气负荷预测受到社会经济、天气因素、日期类型等多种复杂因素的影响，而多因素的共同作用则必然会导致燃气负荷序列变化趋势具有很大的随机性以及一定程度上的复杂性.为了有效提高燃气负荷预测的精度，本文提出了一种新型的集成深度算法来对燃气负荷进行多步预测.首先通过EEMD算法将非平稳非线性的负荷序列分解为若干个稳态且线性的本征模式分量及剩余项，有效的避免了传统EMD带来的模态混叠问题，然后将负荷数据的影响因
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这是最新的emd去噪的程序，并且有和小波去噪的比较。 采用的是符合emd分解特性的阈值去噪方法。
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