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传感器布置不足和传感器数据缺失是风压实测研究中需要解决的重要问题,风压的空间预测可以恢复缺失数据和拓展风压空间信息,帮助建立结构表面的风压分布.为此提出一种基于多变量经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的空间预测算法.采用MEMD分解非平稳信号,得到多组模态数目相同且频率匹配的固有模态函数和余项.对分解得到的数据按频率进行重组,作为输入数据,用ELM进行学习和预测.采用基于自回归滑动平均的模拟风速数据和实测非平稳风压数据来验证算法的有效性和精确度,同时引入基于径向基核函数的最小二乘支持向量机(RBF-LSSVM)和ELM方法作为对比.试验结果表明,MEMD-ELM方法的预测结果误差更小,与真实值更为接近.MEMD的多变量同时分解可以保留数据间的相关性,从而在非平稳过程空间预测时达到更好的效果,是一种稳定而有效的多变量预测方法. 相似文献
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