VP型宽频带倾斜仪故障信号的BBA-SOM智能诊断

针对现有VP型倾斜仪故障诊断主要依靠人工经验和诊断流程较为复杂的问题,提出以互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)多尺度近似熵和二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络参数的VP型倾斜仪故障诊断新方。首先,将归一化后的仪器故障信号进行CEEMD分解,对6阶本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)求取多尺度近似熵值;然后将网络输入法按比例分为训练集和测试集,以训练集的识别率为适应度函数,应用二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络的竞争层维数和网络训练次数;最后应用上述得到的BBA-SOM网络模型对倾斜仪故障特征数据进行辨识。实验表明：CEEMD多尺度近似熵判据对倾斜仪故障特征的区分效果符合预期;相对于朴素贝叶斯、AdaBoost集成学习与LDA等学习模型,BBA-SOM模型可以准确进行故障诊断;该方法对实现VP型倾斜仪故障的自动诊断有重要现实意义。     

基于STACKING-BERT集成学习的中文短文本分类算法

由于word2vec、Glove等静态词向量表示方法存在无法完整表示文本语义等问题,且当前主流神经网络模型在做文本分类问题时,其预测效果往往依赖于具体问题,场景适应性差,泛化能力弱.针对上述问题,提出一种多基模型框架(Stacking-Bert)的中文短文本分类方法.模型采用BERT预训练语言模型进行文本字向量表示,输...     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...     

基于集成学习的复杂网络链路预测及其形成机制分析

为了预测节点与网络中其他现有节点之间的新连接或缺失连接,链路(边)预测近年来引发了越来越多的研究兴趣。最近已经提出各种具有不同特点的算法,以解决链路预测的问题,其中每种算法只考虑一种网络信息,从而产生片面的结果。提出基于集成学习的方法,将所有单一算法集成组合,综合考虑网络的各种信息来解决这一问题。在8个真实网络上进行了实验,利用局部拓扑索引、全局拓扑索引和推荐算法提取了17个不同的特征。结果表明,集成学习的关键性能指标——受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve, ROC)下面积(area under curve, AUC)比最佳单一算法提高2%至17%,最高达到0.9624。此外,根据度分布和随机森林得到的特征选择,分析了不同类型网络的结构与形成机制。在形成机制、网络类型和功能之间,获得了一些重要的见解:由某些确定的机制或假设导出的特征,确实是连接2个节点的内在驱动力,也正因为如此,这些特征可以用于链路预测。     

基于集合卡尔曼滤波的非稳态油水相对渗透率曲线计算方法

提出一种基于半迭代集合卡尔曼滤波(EnKF)的自动历史拟合方法用于非稳态油水相对渗透率曲线的计算。进行高温、低界面张力体系作用下油水相对渗透率试验,利用半迭代EnKF历史拟合方法和JBN解析法进行数据处理,研究温度、界面张力对油水相对渗透率的影响。结果表明:利用半迭代EnKF历史拟合方法和JBN解析法所得结果区别较大,但从历史拟合的角度来看,半迭代EnKF方法结果更为合理;随着温度的升高,束缚水饱和度增大,残余油饱和度降低,油相相对渗透率升高,水相相对渗透率降低,相对渗透率曲线右移;随着界面张力的降低,束缚水饱和度和残余油饱和度都降低,油水两相共渗的范围变宽;新方法将驱油机制考虑到数学模型中,得到的相对渗透率曲线更适于在油藏数值模拟、生产优化等方面应用。     

不同基流中繁殖模饱和特征对比分析

为了研究不同基流背景下繁殖模的饱和特征,采用增长率和图形相关系数2个指标对不同基流计算的繁殖模进行了对比分析。结果表明:经过大约3 d的繁殖,不同基流计算的繁殖模都达到了饱和,但用NCEP再分析资料计算的繁殖模比用T 106资料计算的繁殖模的饱和级别高些;相对湿度繁殖模比其它变量的繁殖模具有较低的饱和级别,且低层比高中层更容易饱和;对于饱和后同时刻的2种繁殖模,其在结构上非常相似的同时,也存在一些不同。     

基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。     

多模型油藏闭环管理

 针对目前基于单一模型进行油藏闭环管理的局限性,结合油藏数值模拟技术,提出了一种基于多模型实现的油藏闭环管理方法。利用集合卡尔曼滤波(EnKF)法通过拟合实测数据对地质模型进行实时更新,并以更新后模型的经济净现值的期望值作为目标函数,通过随机扰动近似算法(SPSA)进行油田生产优化。计算实例显示,应用该方法进行油藏闭环管理能够降低油藏模型的不确定性,给出更为合理的地质模型估计,所得控制方案相比常规方案明显改善了注水开发效果、提高了经济效益、降低了开发的风险性。     

基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别

针对多极化高分辨率一维距离像（high range resolution profile, HRRP）在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规模和计算量的同时,能有效利用多极化特征信息,得到较高的分类正确率,并且松弛了HRRP目标的姿态敏感性。