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- CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究北大核心CSCDCSTPCD摘要:由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型.首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和一个残差序列;然后,WT算法对每个固有模态函数进行二次去噪,进一步消除噪声对固有模态函数的影响;最后,卷积神经网络对每个固有模态函数、残差序列和影响风速的5个属性训练预测得到各自的预测结果,对所有的…查看全部>>
- 基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法北大核心CSCDCSTPCD
- 改进的希尔伯特-黄变换在储层预测中的应用北大核心CSCDCSTPCD
- 联合改进CEEMD与近似熵的脑电去噪方法北大核心CSCDCSTPCD
- 西藏尼玛盆地古新统—始新统牛堡组化学地层格架分析北大核心CSCD摘要:已有勘探资料表明,西藏尼玛盆地古新统—始新统牛堡组地层具有良好的油气资源显示,然而目前有关于该套地层的地层格架划分仍然薄弱.化学地层学方法在北美页岩气勘探开发中取得了巨大成功,鉴于此,本文以尼玛盆地东部的协德乡南牛堡组剖面作为研究对象,通过对露头样品的主微量元素测试结果进行沉积地球化学、主成分分析、完备总体经验模态分解、以及自相关函数分析,从化学自—异旋回角度以及元素耦合行为出发,探讨地球化学基准面对化学地层格架的控制作用,从而为牛堡…查看全部>>
- CEEMD与KSVD字典训练相结合的去噪方法北大核心CSCDCSTPCD摘要:本文提出一种完备总体经验模态分解(CEEMD)方法与K奇异值分解(KSVD)学习字典算法相结合的地震信号去噪方法.含噪信号通过CEEMD分解得到一系列不同尺度的固有模态函数(IMF);按频率由高到低依次排列IMF各分量,并做自相关分析,去除噪声主导的IMF分量;将累加的过渡IMF分量叠加重构并做CEEMD二次分解,通过自相关分析再次去除噪声主导的IMF分量;分别叠加二次CEEMD分解剩余的IMF分量和一次剩余的IMF分量,得到两个新的…查看全部>>
- 基于改进希尔伯特-黄变换的进动目标周期估计北大核心CSTPCD
- 基于CMIP6的珠江流域未来干旱时空变化北大核心