经验模态分解和最小二乘支持向量机在大坝变形预测中的应用     

刘嘉 《北京测绘》2019,33(1):101-105

由于受到温度、雨水冲刷等外在因素的影响,大坝变形时间序列数据会呈现出非线性和非平稳的曲线特性。为此,提出一种经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的大坝变形预测模型。首先,使用EMD对大坝变形时间序列数据分解成若干个不同尺度的本征模式分量(IMF);然后,利用LSSVM模型对各个IMF进行预测;最后,对预测的结果相加得到大坝变形预测值。以吉林市丰满大坝为算例,构建EMD-LSSVM预测模型,并与LSSVM模型对比分析,结果表明,EMD-LSSVM模型预测效果更好,精度更高,具有更好的实用型。  相似文献   

基于小波变换和支持向量机的大坝变形预测   总被引：2，自引：0，他引：2  

王新洲  范千  许承权  李昭 《武汉大学学报(信息科学版)》2008,33(5):469-472

提出了一种基于小波变换和支持向量机的大坝变形预测方法.通过小波变换把变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量,根据各分量的特点构造不同的支持向量机模型进行预测,然后把各分量的预测结果进行重构,作为最终的变形预测结果.实例证明,该方法具有很高的预测精度和较强的泛化能力.  相似文献   

基于双树复数小波的SAR图像去噪算法     

吴石虎  余旭初  许敏 《测绘科学》2010,35(5):60-61,256

SAR图像相干斑点噪声的存在严重影响了SAR图像的应用效果。本文给出了一种基于双树复小波变换的贝叶斯收缩去噪算法,采用双树复小波获取更多的方向特性,然后借助贝叶斯MAP估计器调整小波系数,达到去除SAR图像斑点噪声的目的。实验证明,本算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时有效地保持了图像的边缘信息。  相似文献   

结合双树复小波和广义回归神经网络的钟差预报方法研究     

梁月吉  任超  杨秀发  庞光锋  蓝岚 《测绘通报》2016,(1):6-10,18

针对卫星钟差呈现出非线性、非平稳变化的特性,提出了一种基于双树复小波和广义回归神经网络的卫星钟差预报方法。该方法充分利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等优良特性,首先把钟差时间序列分解成具有不同频率特征的分量,然后根据各分量的特点构建高频和低频广义回归神经网络进行预报,最后将各分量的预报结果进行叠加得到最终的预报值。以IGS提供的钟差数据为例进行试验,并与单一的灰色模型、最小二乘支持向量机和广义回归神经网络的预报结果进行对比分析。结果表明,该方法具有较高的预报精度,对于较长时间的钟差预报也能保证较好的预报效果,应用于卫星钟差预报可行、有效。  相似文献   

结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波   总被引：1，自引：0，他引：1  

梁月吉  任超  庞光锋  蓝岚 《测绘科学》2016,41(6):23-27

针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。  相似文献   

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测     

王奉伟  周世健  周清  池其才 《测绘科学》2016,41(10):132-135

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。  相似文献   

基于双树复小波的CBERS-02B星遥感影像融合及评价     

于浩  孙卫东  常玲  甘甫平 《国土资源遥感》2009,20(1):55-59

以CBERS-02星全色、多光谱图像及IKONOS多光谱图像为数据源,利用离散小波变换和双树复小波变换进行融合试验。结果表明,双树复小波变换在空间细节表现力和光谱保持方面能够较好地达到平衡,较离散小波变换更能提高图像融合质量。通过融合方法对比分析可知,02B星全色波段不仅与其多光谱波段融合能够得到信息更加丰富的图像,而且与其它传感器数据融合同样有很好的目视效果和可读性,具有较大的应用前景。  相似文献   

基于小波分析AR(P)-SVR组合模型在大坝变形预测中的应用     

沈哲辉  黄腾  邱伟  郑浩 《测绘工程》2015,(6)

监测序列经小波分解后,得到低频分量和高频分量。对低频分量采用自回归AR(P)模型预测,对高频分量采用支持向量回归机SVR模型预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。结果表明,此种预测方法比直接使用SVR模型或经小波分解后再采用SVR模型预测精度高。  相似文献   

结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割     

韦春桃  赵平  肖博林  白风  李小勇  杨晚芸 《测绘通报》2019,(10):40-45

针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题,以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先,通过双树复小波变换提取影像纹理特征,联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量;然后,将混合特征向量高斯归一化处理,并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图;最后,借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息,基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度,同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”,从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。  相似文献   

高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析          下载免费PDF全文

李保金  李艳艳 《全球定位系统》2021,46(4):33-39

针对传统主成分分析(PCA)忽视测站各坐标分量之间相关性的问题,提出了一种小波去噪和多方向主成分分析(WD-MPCA)组合的方法. 该方法弥补了传统PCA的缺陷,与经验模态分解和主成分分析(EMD-PCA)组合方法及小波去噪和主成分分析(WD-PCA)组合方法相比,WD-MPCA组合方法精度最高. 经WD-MPCA组合方法去噪后,其平均中误差分别为0.83 mm、0.85 mm和8.30 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了81.14%、81.91%和40.37%. WD-MPCA组合方法充分考虑了各测站不同分量之间的相关性,可以有效去除信号中的高频随机白噪声(WN)和低频有色噪声(CN),这对高频全球卫星导航系统(GNSS)技术的实际应用和理论发展具有重要的意义.   相似文献