论文研究-极限学习机延拓的BS-EMD端点效应抑制算法及应用.pdf

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针对希尔伯特-黄变换过程中经验模态分解出现的端点效应问题,采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法对原始数据序列分别向左右两端延拓,对扩展后的数据序列用B样条插值函数求其平均曲线,在此基础上进行下一步分解,结束分解后摒弃两端延展的数据,使算法得到优化,起到了抑制端点效应的作用。通过与未经延拓,BP神经网络延拓和支持向量机延拓各项指标的对比分析表明,该算法不仅有效抑制了经验模态分解过程中的端点效应,在预测速度和分解精度上都有一定的优势。将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD的端点效应,更好地分解出谐波中含有的不同频率谐波分量。

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