【摘 要】
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采用自适应的变分模态分解(adaptive variational modal decomposition,简称AVMD)与核极限学习机(kernel extreme learning machine,简称KELM)联合的方法对水闸在泄流过程中
【机 构】
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华北水利水电大学水利学院,水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心,河南省水工结构安全工程技术研究中心,河南中原黄河工程有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51679091）;河南省高校科技创新人才计划资助项目（18HASTIT012）;广东省水利科技创新基金资助项目（2017-16）;华北水利水电大学研究生教育创新计划基金资助项目（YK2017-03）
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采用自适应的变分模态分解(adaptive variational modal decomposition,简称AVMD)与核极限学习机(kernel extreme learning machine,简称KELM)联合的方法对水闸在泄流过程中的监测信号进行振动预测分析,用以辅助决策和及时预警。首先,基于互信息准则确定AVMD的分解模态数,克服变分模态分解(variatronal modal decomposition,简称VMD)盲目选取分解参数的缺点,利用AVMD把水闸振动信号分解成K个固态模量(in
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