应用小波变换和支持向量机的商业电力负荷预测

提出一种基于小波分解和支持向量机相结合的模型,将其应用于预测商业建筑电力负荷.首先,基于商业建筑配电系统的数据采集系统实时监测数据,分析商业负荷用电特性,指出商业负荷的随机特性造成单一预测模型精度难以满足要求.其次,提出了一种基于小波分解和粒子群支持向量机的商业电力负荷预测算法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用不同的粒子群支持向量机模型进行预测,引入粒子群算法对支持向量机模型参数进行寻优.最后,将各分量预测值重构得到最终预测值.实验结果证明:小波分解后和粒子群支持向量机相结合的模型精度明显优于单一支持向量机模型.     

基于STA/LTA的输油管道泄漏检测方法

研究了将微震检测中的STA/LTA方法与负压波检测法相结合,并应用于输油管道泄漏检测的技术方法.根据管道泄漏时产生的负压波波形与微震信号初至的相似性,可利用STA/LTA方法对该特征波形进行准确的提取和捕捉,并通过对比管道首末站检测到该特征波形的时间差,对泄漏点位置进行定位.研究表明该方法可有效识别突变的负压波信号,并减少传统泄漏检测方法中小波变换等信号处理方法带来的计算复杂性.室内实验结果表明,将STA/LTA应用于输油管道泄漏检测具备可行性且能够有效识别负压波信号.      

基于小波变换和回归分析的人脸识别

利用小波变换对训练图像和待识别图像进行小波分解,提取低频分量,通过行扫描转化为列向量,作为特征向量;在此基础上,提出利用多元线性回归分析方法,利用最小二乘法获得训练特征与待识别特征之间的线性模型,经由残差分析确定待识别样本的类别．利用ORL人脸库,与支持向量机(SVM)分类器和K-最近邻分类器(KNN)进行了对比实验,实验结果表明本文算法识别精度跟SVM相当,优于KNN．     

基于DT-CWT和SVM的人脸图像集成分类方法

利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.     

基于相空间重构的光纤周界信号识别算法研究

文章将相空间重构和复小波包变换引入入侵信号类型的识别,对原始信号进行相空间重构,以便更深地反映光纤入侵振动数据混沌特性的内在动力性属性。以相空间重构嵌入维数作为复小波包变换数据输入长度,避免输入信号长度的随意性。采用复小波包提取重构信号的能量分布特征构成入侵信号识别的特征集,以主成分分析对原始特征集降维,通过网格参数寻优算法得到支持向量机(support vector machine,SVM)回归模型的最优参数,以最优参数进行SVM入侵类型识别。实验结果表明,该方法能正确监测入侵事件且误报率与漏报率低。     

基于表面肌电信号的手势识别方法

为了提高上肢手势动作的识别准确率,通过三阶巴特沃斯滤波器进行表面肌电信号(sEMG)去噪和时间滑动窗口合理分割sEMG信号预处理。特征提取使用了积分肌电值、均方根值和小波包变换系数,并提出了一种时域信号结合时频域信号的特征空间方法,包括了积分肌电结合小波包变换系数(IEME)和均方根值结合小波包变换系数(RMSME)。在特征空间构建基础上,提出了三种手势识别方法：支持向量机分类器(SVM)、人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)和卷积神经网络(CNN)。实验共采集了10位受试者的8种上肢手势动作sEMG信号,并引用Nina Pro DB2公开数据集进行对比。实验结果表明,无论在实验采集数据和Nina Pro DB2公开数据集中特征空间IEME相对于RMSME都更具识别度,并且特征空间IEME在1D-CNN上识别平均准确率和平均训练用时均优于2D-CNN。在实验采集数据中1D-CNN识别平均准确率高达98.61%,相对于SVM和AFSA-SVM识别准确率提高了6.77%和10.61%,并且采用1D-CNN识别方法的平均训练时间为7.37s较SVM和AFSA-SVM减少了68.32s和221.53s,因此在手势sEMG信号识别分类中采用特征空间IEME和分类模型1D-CNN具有优势。     

利用偏振约束对AIC方法自动拾取微震初至的改进

初至拾取是影响微震事件分析精度的重要因素之一。本文结合微震事件偏振特性和AIC（Akaike Information Criterion, 最小信息准则）函数特性,提出了一种利用偏振约束实现AIC初至拾取的改进方法：可以将偏振分析拾取微震初至的应用扩展至单分量的微震数据,该方法将单分量微震数据视为三分量微震数据的一种特殊形式,利用三分量微震数据协方差矩阵的最大值序列对AIC方法进行约束,从而快速准确的拾取到微震数据的初至。文中应用该方法对不同信噪比的合成数据和实测数据进行了验证,同时与STA/LTA（Short Time Average/ Long Time Average,长短时平均）、Maeda-AIC和偏振分析方法进行了对比,结果显示该算法速度略低于上述三种方法,但精度和可靠性优于其他三种方法,同时与其他改进算法对比,不用设置阈值,并且选取时窗的长短对拾取结果几乎没有影响,可极大的提高算法的自动化程度。     

利用偏振约束对最小信息准则方法自动拾取微震初至的改进

初至拾取是影响微震事件分析精度的重要因素之一。本文结合微震事件偏振特性和最小信息准则(akaike information criterion,AIC)函数特性,提出了一种利用偏振约束实现AIC初至拾取的改进方法:可以将偏振特征值拾取微震初至的应用扩展至单分量的微震数据,该方法将单分量微震数据视为三分量微震数据的一种特殊形式,利用三分量微震数据协方差矩阵的最大值序列对AIC方法进行约束,从而快速准确的拾取到微震数据的初至。文中应用该方法对不同信噪比的合成数据和实测数据进行了验证,同时与长短时平均(short time average/long time average,STA/LTA)、Maeda-AIC和偏振特征值方法进行了对比,结果显示该算法速度略低于上述3种方法,但精度和可靠性优于其他三种方法,同时与其他改进算法对比,不用设置阈值,并且选取时窗的长短对拾取结果几乎没有影响,可极大地提高算法的自动化程度。     

奇异值分解在电缆局部放电信号模式识别中的应用

针对局部放电在线检测中的局部放电信号模式识别,在对局部放电信号进行去噪预处理的基础上,对去噪后的局部放电信号进行小波包分解,利用小波包系数构建小波包系数矩阵;然后,对小波包系数矩阵进行奇异值分解,定义奇异值能量百分比作为局部放电信号的特征向量,并利用M-ary算法将支持向量机二分类扩展到多分类,使用粒子群算法对支持向量机参数进行优化;最后,将特征向量作为输入,使用支持向量机对4种放电信号进行识别,并与BP神经网络的识别效果进行对比.结果表明:利用奇异值能量百分比构建的放电信号特征向量能够很好反映原始信号的特征;基于支持向量机能够有效对放电信号进行识别,平均识别率达到95%,随着分解尺度增大,4种放电信号的平均识别率增大,但增大的幅度减小;支持向量机和BP神经网络均能够很好识别4种放电信号,且支持向量机相比BP神经网络,具有更好的识别效果.     

线性规划支持向量机在非线性系统辨识中的应用

使用线性规划优化技术代替二次规划优化技术,通过最小化支持向量数来实现支持向量机算法.由于线性规划支持向量机的核函数不需要满足Mercer定理,因此,采用复高斯小波B样条小波作为支持向量机的核函数,建立了线性规划支持向量机模型,并将其用于非线性系统的辨识.仿真结果表明,线性规划支持向量机模型的辨识精度高于二次规划支持向量机模型.     

基于支持向量机的肌电信号小波特征分类解码

采用小波变换进行肌电信号预处理与多尺度分解,并采用小波系数最大值与平均能量值作为肌电信号特征,采用支持向量机进行特征分类识别的运动解码,并用此方法进行了腕部动作识别的实验.与时域特征、频域特征、AR参数特征提取方法以及神经网络识分类别方法进行对比,结果表明:基于支持向量机的小波特征提取方法可以较好地区分不同腕部动作,具有最高的分类精度,极大改善前臂假肢的操纵性能.     

基于小波-支持向量机的齿轮故障诊断研究

针对齿轮工作状态的识别与智能故障诊断问题,提出了应用小波与支持向量机相结合进行齿轮智能故障诊断的方法.将齿轮不同工作状态下的振动信号经小波包分解后的频带能量作为特征向量,并以此作为训练样本对多个支持向量机构成的齿轮多故障分类器进行训练,进而实现对齿轮的智能诊断.通过对提升机齿轮的故障诊断研究表明,小波包与支持向量机相融合的故障诊断与识别技术发挥了两者的优点,是提取机械故障特征进行设备状态自动识别的有效方法.     

用支持向量机检测乳腺X线影像中的结构扭曲

利用频域小波变换对乳腺X线影像中结构扭曲的图像进行小波分解,从得到的分解图像中计算了12个与纹理有关的特征参数.用支持向量机分类算法对样本集2组实验对象(乳腺结构扭曲、正常样本各19个)进行乳腺结构扭曲的识别分类;通过优化支持向量机参数条件,得到最好的分类结果.分类结果表明:本研究确定的12个纹理特征参数组合,用优化的支持向量机分类器检测和识别乳腺结构扭曲,分类正确率为92.1%、灵敏度89.5%和特异度94.7%.     

基于小波分析的人脸识别算法

提出一种利用小波分析提取人脸特征的方法。对人脸图像做小波分解,用网格划分其子图像,在各子块上提取统计特征,用其训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。选择ORL人脸库对该算法进行实验,与PCA算法的比较结果证明了该算法在识别性能方面的优越性。     

基于小波包能量熵和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度识别准确率较低的问题,提出了将小波包能量熵、灰狼优化算法和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,将滚动轴承振动信号进行3层小波包分解,对第3层各频段小波包分解系数进行重构,提取各频段成分的能量熵构成故障特征向量;其次,利用灰狼优化算法实现支持向量机参数优化;最后,基于优化后的支持向量机分类模型完成对测试集滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度特征向量的识别诊断.实验结果表明,相比实验和文献中其他方法,该方法对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度具有更加突出的故障辨识能力.     

基于支持向量机的气液两相流流型识别新方法

为准确识别两相流型，提出了基于小波包多尺度信息熵和支持向量机的流型识别方法．利用小波包变换对采集到的水平管空气-水两相流压差波动信号进行3层小波包分解，得到8个不同频带的信号，提取各频带信号的小波包多尺度信息熵作为流型的特征向量，运用支持向量机进行训练并识别流型．结果表明：与BP神经网络相比，采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率，表明该方法是有效、可行的．     

基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.     

基于小波变换的支持向量机水文过程预测

针对支持向量机在水文过程应用分析中存在的问题,该文将小波变换和支持向量机相结合建立水文时序趋势分析模型。首先对水文序列通过小波变换进行预处理,把处理后序列分解成不同时间尺度下的子序列,然后用支持向量机对各子序列分别进行模拟和预测,将这些支持向量机的预测结果通过小波逆变换重构水文时间序列,建立基于小波变换的支持向量机水文过程趋势分析模型,以三门峡水文站天然月径流时序为例进行应用验证。研究结果表明:与传统的支持向量机、神经网络等预测模型相比,本文模型在预测精度和时间长度上均优于前二者。     

被淹没地震信号的小波熵检测与自动识别方法

为探测大震前的微震,保护大型煤矿、油田和矿山等重要设施,急需地震信号的实时处理、自动识别和提取地震初至点等地震数据处理技术。采用了小波变换和信息熵理论相结合的一种具有多分辨率的复杂度参数——小波熵,该参数能够从被淹没环境中清晰地显示出勘探数据中地震波到达所带来的变化。结合实测数据进行了仿真,并对比了单一的小波变换、数字带通滤波器的监测效果,结果表明小波熵参数能够更好地自动识别微震初至点。     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。