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强震预警中P波到时STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾研究
被引量:
6
1
作者
杨黎薇
邱志刚
+1 位作者
林国良
王玉石
《地震研究》
CSCD
北大核心
2017年第4期619-628,共10页
以云南地区的地震数据为基础,借鉴国内外P波震相自动识别相关研究,提出一套可实时处理P波震相的方法,即STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾法。应用此方法对所选取的云南强震动台网观测记录进行P波自动精确识别,并与人工捡拾方法结果进行对比...
以云南地区的地震数据为基础,借鉴国内外P波震相自动识别相关研究,提出一套可实时处理P波震相的方法,即STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾法。应用此方法对所选取的云南强震动台网观测记录进行P波自动精确识别,并与人工捡拾方法结果进行对比,确定STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾法的识别精度能满足地震预警快速准确的要求。
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关键词
地震预警
P波
强震记录
STA/LTA
贝叶斯准则
双步骤捡拾
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职称材料
基于广义回归神经网络的电力系统中长期负荷预测
被引量:
17
2
作者
姚李孝
刘学琴
+1 位作者
伍利
薛美娟
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期26-29,共4页
在介绍广义回归神经网络(GRNN)基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元数目的方法:根据自回归模型阶...
在介绍广义回归神经网络(GRNN)基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元数目的方法:根据自回归模型阶次的选择经验初步确定输入神经元数目m;在m值附近进行搜索,对于每一个m值,确定平滑参数后,计算网络对学习样本的预测误差;根据BIC准则评价指标的最小值确定输入神经元数目。将模型应用于某地中长期电力网负荷预测,分别进行了单步预测和多步预测。与BP神经网络模型的预测进行比较,结果表明,采用该方法的预测精度明显高于BP模型,即使在训练集样本数据较少时,该方法的预测准确度仍然很高。
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关键词
广义神经网络
中长期负荷预测
时间序列预测
bic
准则
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职称材料
小波神经网络结构设计新算法
被引量:
6
3
作者
钱峻
邵惠鹤
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第4期422-424,共3页
依据训练数据集,构造多分辨率的小波节点库,再根据输入给出小波节点的输出向量.在此基础上,把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合,提出一种新的小波网络学习算法.该算法权衡网络的规模和精度两方面因...
依据训练数据集,构造多分辨率的小波节点库,再根据输入给出小波节点的输出向量.在此基础上,把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合,提出一种新的小波网络学习算法.该算法权衡网络的规模和精度两方面因素,自动地确定网络的节点数目,可以得到在BIC准则下最优的小波神经网络.仿真结果表明,用本算法设计得到的小波神经网络具有较小的网络规模。
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关键词
小波神经网络
多分辨分析
bic
准则
设计
算法
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职称材料
大跨度桥梁风荷载模拟及程序编制
被引量:
8
4
作者
赵建飞
谢步瀛
《结构工程师》
2006年第2期42-44,49,共4页
提出了一种有效而实用的风荷载模拟方法。利用工程实际中普遍采用的风速谱,采用多维自回归模型AR,并应用B IC法则确定多维自回归模型的阶数,使模型与功率谱的拟合更具相合性。用VB语言模拟了一座跨度为1000m的悬索桥的主梁随机风场,验...
提出了一种有效而实用的风荷载模拟方法。利用工程实际中普遍采用的风速谱,采用多维自回归模型AR,并应用B IC法则确定多维自回归模型的阶数,使模型与功率谱的拟合更具相合性。用VB语言模拟了一座跨度为1000m的悬索桥的主梁随机风场,验证了该方法的有效性。
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关键词
多维自回归模型
bic
法则
风荷载模拟
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职称材料
基于ARMA-AKF的HRG随机误差建模分析
5
作者
杨浩天
汪立新
王琪
《压电与声光》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期101-104,109,共5页
针对半球谐振陀螺(HRG)随机误差影响惯性测量单元测量精度的问题,提出了一种改进的基于自回归滑动平均(ARMA)模型和自适应滤波(AKF)的随机误差处理方法。该文对预处理的数据进行了自相关和偏相关特性分析,判断随机误差的适用模型,以及...
针对半球谐振陀螺(HRG)随机误差影响惯性测量单元测量精度的问题,提出了一种改进的基于自回归滑动平均(ARMA)模型和自适应滤波(AKF)的随机误差处理方法。该文对预处理的数据进行了自相关和偏相关特性分析,判断随机误差的适用模型,以及利用贝叶斯信息准则(BIC)准则估计ARMA模型的阶数,通过长自回归模型计算残差法获取模型参数,引入加权自适应因子在线调整一步预测误差阵和量测噪声矩阵用于改进滤波方程,并比较了5项主要误差系数值。结果表明,改进的算法能够有效抑制随机误差,为HRG的随机误差建模补偿提供了新方法。
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关键词
随机误差
自回归滑动平均(ARMA)模型
bic
准则
自适应滤波(AKF)
Allan方差法
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职称材料
题名
强震预警中P波到时STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾研究
被引量:
6
1
作者
杨黎薇
邱志刚
林国良
王玉石
机构
云南省地震局
昆明学院城乡建设与工程管理学院
中国地震局地球物理研究所
出处
《地震研究》
CSCD
北大核心
2017年第4期619-628,共10页
基金
云南省地震局青年基金"强震预警中的震级快速判定研究"(201406)
云南省地震科技人员传帮带培养项目(C3-2104004)
国家自然科学基金--高铁联合基金项目(U1434210)联合资助
文摘
以云南地区的地震数据为基础,借鉴国内外P波震相自动识别相关研究,提出一套可实时处理P波震相的方法,即STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾法。应用此方法对所选取的云南强震动台网观测记录进行P波自动精确识别,并与人工捡拾方法结果进行对比,确定STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾法的识别精度能满足地震预警快速准确的要求。
关键词
地震预警
P波
强震记录
STA/LTA
贝叶斯准则
双步骤捡拾
Keywords
earthquake early warning
P-wave
strong earthquake records
STA/LTA
bic rule
double-steps to pick up
分类号
P315.91 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
基于广义回归神经网络的电力系统中长期负荷预测
被引量:
17
2
作者
姚李孝
刘学琴
伍利
薛美娟
机构
西安理工大学电力工程系
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期26-29,共4页
文摘
在介绍广义回归神经网络(GRNN)基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元数目的方法:根据自回归模型阶次的选择经验初步确定输入神经元数目m;在m值附近进行搜索,对于每一个m值,确定平滑参数后,计算网络对学习样本的预测误差;根据BIC准则评价指标的最小值确定输入神经元数目。将模型应用于某地中长期电力网负荷预测,分别进行了单步预测和多步预测。与BP神经网络模型的预测进行比较,结果表明,采用该方法的预测精度明显高于BP模型,即使在训练集样本数据较少时,该方法的预测准确度仍然很高。
关键词
广义神经网络
中长期负荷预测
时间序列预测
bic
准则
Keywords
GRNN
mid- & long-term load forecast
time series prediction
bic rule
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
小波神经网络结构设计新算法
被引量:
6
3
作者
钱峻
邵惠鹤
机构
上海交通大学自动化系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第4期422-424,共3页
文摘
依据训练数据集,构造多分辨率的小波节点库,再根据输入给出小波节点的输出向量.在此基础上,把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合,提出一种新的小波网络学习算法.该算法权衡网络的规模和精度两方面因素,自动地确定网络的节点数目,可以得到在BIC准则下最优的小波神经网络.仿真结果表明,用本算法设计得到的小波神经网络具有较小的网络规模。
关键词
小波神经网络
多分辨分析
bic
准则
设计
算法
Keywords
wavelet networks
multiresolution analysis
bic rule
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O174.22 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
大跨度桥梁风荷载模拟及程序编制
被引量:
8
4
作者
赵建飞
谢步瀛
机构
同济大学
出处
《结构工程师》
2006年第2期42-44,49,共4页
文摘
提出了一种有效而实用的风荷载模拟方法。利用工程实际中普遍采用的风速谱,采用多维自回归模型AR,并应用B IC法则确定多维自回归模型的阶数,使模型与功率谱的拟合更具相合性。用VB语言模拟了一座跨度为1000m的悬索桥的主梁随机风场,验证了该方法的有效性。
关键词
多维自回归模型
bic
法则
风荷载模拟
Keywords
multidimensional auto regressive models,
bic rule
, simulation of stochastic wind loading
分类号
U441.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于ARMA-AKF的HRG随机误差建模分析
5
作者
杨浩天
汪立新
王琪
机构
火箭军工程大学控制工程系
出处
《压电与声光》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期101-104,109,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174030)
文摘
针对半球谐振陀螺(HRG)随机误差影响惯性测量单元测量精度的问题,提出了一种改进的基于自回归滑动平均(ARMA)模型和自适应滤波(AKF)的随机误差处理方法。该文对预处理的数据进行了自相关和偏相关特性分析,判断随机误差的适用模型,以及利用贝叶斯信息准则(BIC)准则估计ARMA模型的阶数,通过长自回归模型计算残差法获取模型参数,引入加权自适应因子在线调整一步预测误差阵和量测噪声矩阵用于改进滤波方程,并比较了5项主要误差系数值。结果表明,改进的算法能够有效抑制随机误差,为HRG的随机误差建模补偿提供了新方法。
关键词
随机误差
自回归滑动平均(ARMA)模型
bic
准则
自适应滤波(AKF)
Allan方差法
Keywords
random error
ARMA model
bic rule
AKF
Allan variance method
分类号
TN253 [电子电信—物理电子学]
V241.5 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
强震预警中P波到时STA/LTA和贝叶斯BIC双步骤捡拾研究
杨黎薇
邱志刚
林国良
王玉石
《地震研究》
CSCD
北大核心
2017
6
下载PDF
职称材料
2
基于广义回归神经网络的电力系统中长期负荷预测
姚李孝
刘学琴
伍利
薛美娟
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2007
17
下载PDF
职称材料
3
小波神经网络结构设计新算法
钱峻
邵惠鹤
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
6
下载PDF
职称材料
4
大跨度桥梁风荷载模拟及程序编制
赵建飞
谢步瀛
《结构工程师》
2006
8
下载PDF
职称材料
5
基于ARMA-AKF的HRG随机误差建模分析
杨浩天
汪立新
王琪
《压电与声光》
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
下载PDF
职称材料
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