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一种基于熵权法的小波去噪复合评价指标 总被引：2，自引：0，他引：2
传统的评价指标在真值未知的情况下不能满足小波去噪质量评价的要求。为此，借助变化率特征重新构建均方根误差变化量和平滑度变化量两个指标，利用熵权法定权将归一化后的两个指标线性组合，所得到的新指标即为复合评价指标。该方法借助指标的变化率随分解层数的增加表现出明显的收敛特性来确定去噪最优分解层数。实验表明，该方法能够在真值未知的情况下准确地指导小波分解，确定去噪最优分解层数，从而达到最优去噪效果。 相似文献
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针对传统的单一模型和非线性GM(1,1)-AR组合模型无法实现对非平稳、含噪时间序列信号进行优化处理的问题,该文提出了一种新的基于小波的GM(1,1)-AR模型预测算法。采用小波变换原理对监测数据进行消噪处理和不同频带的分离,有效地获取了实际变形量;利用GM(1,1)模型和AR时序分析模型对具有确定性的趋势项和不确定性的随机项进行建模组合,较好地综合了灰色模型拟合功能强大和时间序列善于处理细节信息两者优势。通过工程实例对比分析结果表明:基于小波的GM(1,1)-AR模型不仅有效剔除了多余噪声,还利用各种模型有机嵌套组合实现优势互补,新算法预测结果比各单一模型、非线性GM(1,1)-AR模型结果更为精确。 相似文献
3.
针对高铁变形监测数据的非线性特征，构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列，通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析，将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入，对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征，最后将二者预测结果进行耦合叠加，得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例，将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价，结果表明该模型较好地拟合了近似分量，同时避免了细节分量的过拟合，为高铁变形预测提供了新途径。 相似文献
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