国家自然科学基金(61102071)
- 作品数:3 被引量:10H指数:3
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- 数据挖掘和动态神经网络在负荷预测中的研究与应用被引量:4
- 2014年
- 中长期负荷变化规律与社会经济指标的关系很难用一个准确的数学模型来表达。将数据挖掘技术应用到全社会用电量增长的关联分析中,从2000年以来的社会经济指标中选取多项组成相关因素数据库,对缺失数据进行了补全,使用聚类分析挖掘出与全社会用电量关系密切的若干指标,并对指标中的失真数据进行修正,构建了更加科学的负荷预测模型。通过时间序列的动态神经网络,对负荷预测模型进行了测试和验证,结果表明该预测模型具有很好的收敛性,效果令人满意。
- 李晓峰黄国兴高巍巍丁树春
- 关键词:数据挖掘
- 混沌保密通信系统中谐波信号提取的时—频域联合新方法被引量:4
- 2011年
- 从混沌、噪声与谐波信号的时频特性分析入手,提出一种时—频域联合的两步化提取新方法,将经验模态分解与小波多尺度分解优势互补并相互融合。讨论了谐波信号的幅值、频率以及噪声能量对提取性能的影响,仿真实验验证了算法的有效性。
- 王尔馥王冬青丁群
- 关键词:谐波信号时频分析混沌
- 基于时频分析的混沌谐波线性混合信号提取算法被引量:3
- 2012年
- 混沌信号与谐波信号的分离问题是混沌信号处理中的重点问题,时频分析理论的日趋成熟为该问题带来了新的解决方案。针对不同噪声情况下混沌背景下谐波信号的提取进行分析,将小波变换与EMD方法进行比较,经仿真实验总结出一种新的谐波信号提取的融合算法,仿真实验验证了该算法的有效性。
- 王尔馥王冬青
- 关键词:谐波信号时频分析混沌