基于Hermite组合核EMD-WT-LSSVM的非平稳非高斯风压预测

论文摘要

运用经验模态分解（EMD）将某大跨度膜结构测点非平稳风压分解为一系列相对平稳的固有模态函数和一个剩余分量.为消除实测风压中噪声对固有模态函数的影响,使用小波变换对每个固有模态函数进行去噪,将去噪后的固有模态函数及剩余分量作为样本输入.分别将径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核与最小二乘支持向量机结合（LSSVM）,运用粒子群算法（PSO）对3种算法的正则化参数及核参数进行智能寻优,建立基于径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核的PSO-LSSVM风压预测算法,并基于超高层建筑实测风压验证了组合模型的鲁棒性.单点预测结果表明,基于Hermite组合核的PSO-LSSVM的预测算法较其余两种算法具有更高预测精度及泛化能力;空间点预测结果进一步证明了该方法对于非平稳非高斯风压预测的有效性.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李春祥,裴杨从琪,殷潇

关键词: 风压预测,经验模态分解,小波变换,最小二乘支持向量机,粒子群算法

来源: 上海交通大学学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 建筑科学与工程,自动化技术

单位: 上海大学土木工程系

基金: 国家自然基金(51378304,51778354)资助项目

分类号: TU312.1;TP18

DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.10.015

页码: 1249-1258

总页数: 10

文件大小: 911K

下载量: 97

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