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基于KPCA-Bagging的高斯过程回归建模方法及应用
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作者 赵帅 李妍君 熊伟丽 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期131-136,共6页
工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量的实时监测提出了挑战,提出一种基于核主元分析和Bagging算法的高斯过程回归建模方法。首先,采用核主元分析方法将采集到的污水数据投影到高维空间进行降维处理,提取非... 工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量的实时监测提出了挑战,提出一种基于核主元分析和Bagging算法的高斯过程回归建模方法。首先,采用核主元分析方法将采集到的污水数据投影到高维空间进行降维处理,提取非线性主元作为模型输入;然后采用Bagging集成学习算法得到若干样本子集,建立相应的高斯过程回归模型;最后根据贝叶斯后验概率计算得到各子模型的权重,对各子模型的输出进行融合,得到全局预测值。对实际污水处理过程数据的仿真结果表明,所提方法具有良好的预测精度与泛化能力。 展开更多
关键词 核主元分析 BAGGING 高斯过程回归 污水处理
基于高斯过程回归的地下水模型结构不确定性分析与控制 预览
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作者 钟乐乐 曾献奎 吴吉春 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期1-10,共10页
目前针对模型结构不确定性的研究方法主要为贝叶斯模型平均方法,而该方法受到模型权重计算困难等影响,应用受限。基于数据驱动的模型结构误差统计学习方法最近得到关注。研究采用高斯过程回归方法对地下水模型结构误差进行统计模拟,并将... 目前针对模型结构不确定性的研究方法主要为贝叶斯模型平均方法,而该方法受到模型权重计算困难等影响,应用受限。基于数据驱动的模型结构误差统计学习方法最近得到关注。研究采用高斯过程回归方法对地下水模型结构误差进行统计模拟,并将DREAMzs算法与高斯过程回归相结合,对地下水模型和统计模型的参数同时进行识别。基于此方法,分别以理想岩溶裂隙海水入侵过程和溶质运移柱体实验为例,进行地下水数值模拟及预测结果的不确定性分析。相对于不考虑模型结构误差条件的不确定性分析,结果表明,考虑结构误差之后,能够明显减少参数识别过程中的参数补偿影响,且能显著提高模型的预测性能。因此,基于高斯过程回归的模型结构不确定性分析可以一定程度控制地下水数值模拟的不确定性,提高模型预测可靠性。 展开更多
关键词 模型结构不确定性 高斯过程回归 DREAMzs 海水入侵 溶质运移
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基于蜻蜓-高斯过程回归耦合的居民社区时用水量动态实时区间预测 预览
3
作者 刘龙龙 李文竹 刘心 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第4期89-92,95共5页
准确的居民社区时用水量预测对于水资源的优化调度和管网的稳定运行具有重要意义。为了克服传统的ANN、SVM等预测方法只能得到确定的点预测结果和未来某一时刻的预测结果,而无法给出预测的区间,也不能进行实时预测的缺点,提出了一种基... 准确的居民社区时用水量预测对于水资源的优化调度和管网的稳定运行具有重要意义。为了克服传统的ANN、SVM等预测方法只能得到确定的点预测结果和未来某一时刻的预测结果,而无法给出预测的区间,也不能进行实时预测的缺点,提出了一种基于蜻蜓-高斯过程回归耦合的居民社区时用水量动态实时区间预测方法。用擅长全局搜索和对初始值没有依赖的蜻蜓算法对高斯过程回归的超参数进行寻优。结果表明,本模型预测精度较高,最大的相对误差为仅0.019,具有较强的实用价值,为未来水资源实时调度提供理论依据。 展开更多
关键词 蜻蜓算法 高斯过程回归 时用水量 区间预测
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基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测 预览
4
作者 李巧茹 池维源 +3 位作者 陈亮 范忠国 郝恩强 周志华 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期70-76,共7页
准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键。为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型。针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延... 准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键。为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型。针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入输出数据集。利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型。以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测。采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果。结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 混沌理论 相空间重构 粒子群优化算法 高斯过程回归
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基于GPR-TOPSIS方法的充填配比多目标多属性优化 预览
5
作者 张睿冲 谢承煜 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期55-61,共7页
为获得某金矿尾砂胶结充填材料最优配比,基于试验结果,以海水比例、灰砂比和料浆质量浓度为输入参数,以充填体强度、塌落度及泌水率为输出参数,建立了充填配比与其响应量的高斯过程回归模型,分析了不同因素对充填性能的影响程度;采用遗... 为获得某金矿尾砂胶结充填材料最优配比,基于试验结果,以海水比例、灰砂比和料浆质量浓度为输入参数,以充填体强度、塌落度及泌水率为输出参数,建立了充填配比与其响应量的高斯过程回归模型,分析了不同因素对充填性能的影响程度;采用遗传算法对高斯过程回归模型进行多目标参数优化,获得了Pareto非劣解,在此基础上,引入多属性决策的TOPSIS法对Pareto非劣解进行方案优选,确定了充填最优配比。研究结果表明:高斯过程回归模型相对误差值均小于6%,可靠性高;灰砂比及料浆质量浓度对充填性能影响较为显著,采用海水作为充填水源将降低充填体的强度;经优化后的充填配比与试验结果相符。 展开更多
关键词 胶结充填 高斯过程回归 TOPSIS法 多目标多属性优化
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基于日常片段充电数据的锂电池健康状态实时评估方法研究
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作者 周頔 宋显华 +1 位作者 卢文斌 付平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期105-111,共7页
实时评估电动汽车动力锂电池的健康状态(stateof health,SOH)对电动汽车的维护至关重要。针对实际应用中电动汽车电池具有放电容量测量不稳定、测试负载重,操作不方便等问题。该文首先研究基于充电容量计算电池健康状态的可行性。然后,... 实时评估电动汽车动力锂电池的健康状态(stateof health,SOH)对电动汽车的维护至关重要。针对实际应用中电动汽车电池具有放电容量测量不稳定、测试负载重,操作不方便等问题。该文首先研究基于充电容量计算电池健康状态的可行性。然后,建立充电容量SOH模型将电池充电容量的估算转换为电池全充所需时间的估算。由于锂电池实际充电时的数据是片段的,提出基于扩展卡尔曼滤波和高斯过程回归的全充时间估算算法,解决了片段充电数据预测电池实时全充时间的问题。最后,通过实验仿真,验证了高斯过程扩展卡尔曼滤波在锂电池健康状态评估中的针对性、有效性和实时性。 展开更多
关键词 健康状态 片段数据 恒流充电 扩展卡尔曼滤波 高斯过程回归
基于高斯过程回归方法的钛合金铣削刀具磨损预测 预览
7
作者 曹翔 赵培轶 +2 位作者 王鹏程 秦枭品 高鑫 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第6期55-59,共5页
通过钛合金材料切削试验,对铣削加工中切削参数对高进给铣刀刀齿后刀面最大磨损量的影响规律进行分析。采用高斯过程回归法建立了刀齿后刀面最大磨损宽度的预测模型,并进行试验验证。预测结果与试验结果吻合程度较高,验证了预测模型的... 通过钛合金材料切削试验,对铣削加工中切削参数对高进给铣刀刀齿后刀面最大磨损量的影响规律进行分析。采用高斯过程回归法建立了刀齿后刀面最大磨损宽度的预测模型,并进行试验验证。预测结果与试验结果吻合程度较高,验证了预测模型的有效性,为钛合金铣削刀具的磨损预测提供了理论方法和试验依据。 展开更多
关键词 钛合金 铣削 刀具磨损 高斯过程回归 磨损模型
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基于高斯过程回归的有限元应力解的改善研究
8
作者 赵亚飞 韦广梅 +2 位作者 李海滨 李劲波 吴鹏辉 《力学季刊》 CSCD 北大核心 2019年第1期149-159,共11页
本文应用高斯过程回归方法对有限元应力解进行了改善研究.考题是一简化为平面应力问题的各向同性且受均布载荷的等截面悬臂深梁,应力考察量取Mises应力,高斯积分点为样本点,单元角结点为改善点.4结点单元有限元模型和8结点单元有限元模... 本文应用高斯过程回归方法对有限元应力解进行了改善研究.考题是一简化为平面应力问题的各向同性且受均布载荷的等截面悬臂深梁,应力考察量取Mises应力,高斯积分点为样本点,单元角结点为改善点.4结点单元有限元模型和8结点单元有限元模型的计算结果表明:(1)改善点的总体误差比样本点的总体误差都小,且4结点明显、8结点不明显;(2)边界结点的改善效果均较传统整体应力修匀的效果显著;(3)改善点应力具有置信区间;(4)较传统分片应力修匀方法,高斯过程回归方法可将所选取区域内的所有角结点的应力同时给予改善,且边界角结点改善效果好. 展开更多
关键词 高斯过程回归 有限元 应力解改善 Mises应力
基于高斯过程回归的距离选通成像系统工作参数的在线优化
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作者 程虎 李微 +1 位作者 郭文平 杨克成 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期190-197,共8页
通过调整模块的工作参数,提出了一种对距离选通成像系统性能进行在线优化的方法。将眼图参数视为一个随系统可调参数变化的随机变量,采用高斯过程回归方法拟合此变化关系,并在学习过程中引入参数优化步骤,从而在更快速地从高维参数空间... 通过调整模块的工作参数,提出了一种对距离选通成像系统性能进行在线优化的方法。将眼图参数视为一个随系统可调参数变化的随机变量,采用高斯过程回归方法拟合此变化关系,并在学习过程中引入参数优化步骤,从而在更快速地从高维参数空间中学习到随机过程变化特征的同时优化系统参数。实验结果表明:所提方法可在线优化系统参数配置,提高距离分辨能力,揭示模块参数配置对距离分辨能力的影响,可为成像系统的设计提供一定依据。 展开更多
关键词 成像系统 距离选通 在线学习 高斯过程回归 测距分辨率
基于慢特征分析的高斯过程回归建模
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作者 彭慧来 赵帅 熊伟丽 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期120-124,共5页
为了有效地提取工业时序数据中的本质特征,以进一步提升建模的精度,提出一种基于慢特征分析的高斯过程回归软测量建模方法。首先,采用慢特征分析方法对数据进行预处理,从变化的时序数据中,提取一部分变化最缓慢的成分作为本质特征;然后... 为了有效地提取工业时序数据中的本质特征,以进一步提升建模的精度,提出一种基于慢特征分析的高斯过程回归软测量建模方法。首先,采用慢特征分析方法对数据进行预处理,从变化的时序数据中,提取一部分变化最缓慢的成分作为本质特征;然后,基于本质特征重构建模数据集,进行高斯过程回归建模;最后,通过青霉素发酵过程的数据分析与仿真,验证了慢特征分析方法的有效性,建模精度也得到进一步的提高。 展开更多
关键词 时序数据 慢特征分析 高斯过程回归 建模
基于GSO-GPR算法的岩层移动角预测模型及其应用 预览
11
作者 赵国彦 张海云 +1 位作者 刘建 陈英 《黄金科学技术》 CSCD 2019年第1期63-71,共9页
为快速准确获取金属矿地下开采岩层移动角,提出基于群搜索优化(GSO)算法的改进高斯过程回归(GPR)理论。以矿体上下盘围岩性质、上下盘围岩稳固程度、地下水情况、矿体走向长度、矿体倾角、开采厚度及深度9个影响因素作为判别指标,结合3... 为快速准确获取金属矿地下开采岩层移动角,提出基于群搜索优化(GSO)算法的改进高斯过程回归(GPR)理论。以矿体上下盘围岩性质、上下盘围岩稳固程度、地下水情况、矿体走向长度、矿体倾角、开采厚度及深度9个影响因素作为判别指标,结合35组实测数据建立金属矿充填开采岩层移动角学习预测模型。将该模型应用于三山岛金矿岩层移动角预测,利用UDEC数值模拟结果进行对比验证,同时分析三山岛金矿海下开采对上盘竖井的影响。研究结果表明:(1)GSO-GPR预测模型对地下开采岩层移动角的预测效果良好,预测精度在5%以内;(2)三山岛金矿上、下盘岩层移动角分别为72°和68°;(3)当前矿山开采未对竖井造成影响,但随着开采深入至-658m水平,竖井将进入塌陷范围。 展开更多
关键词 金属矿 地下开采 岩层移动角 群搜索优化 高斯过程回归 UDEC
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基于条件互信息的低冗余短期负荷预测特征选择 预览
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作者 薛琳 黄南天 +1 位作者 赵树野 王盼盼 《东北电力大学学报》 2019年第2期30-38,共9页
为避免负荷预测特征集中冗余特征对预测精度的负面影响,降低预测器复杂度,提出一种基于条件互信息(CMI)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷预测特征选择方法.首先,为降低建模所用特征量,根据与目标变量具有最大互信息的特征,选取剩余特征中... 为避免负荷预测特征集中冗余特征对预测精度的负面影响,降低预测器复杂度,提出一种基于条件互信息(CMI)和高斯过程回归(GPR)的短期负荷预测特征选择方法.首先,为降低建模所用特征量,根据与目标变量具有最大互信息的特征,选取剩余特征中可对目标变量提供最大信息增益的特征,计算CMI值并进行排序;然后,以GPR为预测器,以其预测结果平均绝对百分比误差为决策变量,按照特征CMI值排序顺序,采用序列前向选择方法,确定最优特征子集;最终,以最优特征子集构建GPR预测模型,并与皮尔逊相关系数法(PCC)和互信息(MI)2种特征选择方法分别结合支持向量机和反向传播神经网络开展对比实验.实验结果证明新方法降低了最优特征集合冗余度与预测模型复杂度,且具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 短期负荷预测 特征选择 条件互信息 高斯过程回归
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一种基于高斯过程回归的AUV自适应采样方法
13
作者 阎述学 李一平 封锡盛 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期232-241,共10页
针对区域海洋特征环境快速观测的需求,提出了一种基于高斯过程回归的小型自主水下机器人(AUV)自适应采样方法.首先,通过比较高斯过程回归(GPR)中使用不同的回归推理方法的估计准确度和计算效率,确定AUV的合适采样间隔时间;在此基础上,根... 针对区域海洋特征环境快速观测的需求,提出了一种基于高斯过程回归的小型自主水下机器人(AUV)自适应采样方法.首先,通过比较高斯过程回归(GPR)中使用不同的回归推理方法的估计准确度和计算效率,确定AUV的合适采样间隔时间;在此基础上,根据AUV实时观测的数据进行GPR分析,预测未观测区域环境数据,并通过计算预测区域梯度极值和预测不确定度引导AUV进行在线路径规划;最后使用该方法,对具有不同特征分布的区域环境观测过程进行仿真.结果显示,本方法与常规方法相比,能够更高效地获得观测区域的低误差特征分布估计,更快地获得观测区域热点区特征,更好地适应观测区域特征分布不同的情况. 展开更多
关键词 高斯过程回归 自主水下机器人 自适应采样 在线路径规划 热点区域观测
基于高斯模型的工业过程数据的故障预测 预览
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作者 杨为惠 陈彦萍 +1 位作者 温福喜 高聪 《太原理工大学学报》 北大核心 2018年第1期86-93,共8页
针对工业过程中采集到的监控变量的时间问题序列数据,提出一种新的基于高斯过程模型的预测建模方法来实现故障预测。针对特定数据集重新构建高斯过程核函数,将工业过程的先验信息加入到数据驱动预测模型中,使模型具有更好的性能。与现... 针对工业过程中采集到的监控变量的时间问题序列数据,提出一种新的基于高斯过程模型的预测建模方法来实现故障预测。针对特定数据集重新构建高斯过程核函数,将工业过程的先验信息加入到数据驱动预测模型中,使模型具有更好的性能。与现有的预测模型相比,高斯过程回归模型可以在给出预测值的同时给出一个置信区间,用作故障预测的不确定性度量。在田纳西-伊斯(TE)曼过程模拟数据集上进行性能对比实验,实验结果表明,提出的故障预测方法具有更好的预测精度。 展开更多
关键词 故障预测 高斯过程回归 田纳西-伊斯曼过程 工业过程数据建模
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基于时间—高斯混合模型的刀具磨损预测 预览
15
作者 黄文 鲁娟 +3 位作者 马俊燕 李康 廖小平 周刚 《工具技术》 2018年第10期54-57,共4页
连续刀具磨损过程的预测对实现自适应控制和优化制造工艺、提高生产效率和质量起着重要作用。为最大化描述磨损数据内在关系和提高预测模型精度,提出一种基于时间—高斯混合模型的刀具磨损建模方法,即采取将刀具磨损时间序列数据分成线... 连续刀具磨损过程的预测对实现自适应控制和优化制造工艺、提高生产效率和质量起着重要作用。为最大化描述磨损数据内在关系和提高预测模型精度,提出一种基于时间—高斯混合模型的刀具磨损建模方法,即采取将刀具磨损时间序列数据分成线性和非线性结构的策略,时间序列用来描述数据的线性相关趋势,非线性的异构部分则进行高斯过程回归建模。通过与现有的单一模型对比,结果表明该混合模型能对刀具磨损进行有效的预测,而且具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 DEFORM-3D仿真 刀具磨损 时间序列 高斯过程回归 混合模型
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基于粒子群优化及高斯过程回归的铅酸电池荷电状态预测 预览
16
作者 徐彬泰 孟祥鹿 +3 位作者 田安琪 孙勇健 曹立斌 江颖洁 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第2期162-168,共7页
为了提高铅酸电池荷电状态(SOC)的预测准确率,该文提出一种基于粒子群优化的高斯过程回归(PSO-GPR)算法。该算法的核心思想是通过粒子群优化(PSO)算法来解决高斯过程回归(GPR)模型中的超参数优化问题。PSO-GPR首先随机生成一个... 为了提高铅酸电池荷电状态(SOC)的预测准确率,该文提出一种基于粒子群优化的高斯过程回归(PSO-GPR)算法。该算法的核心思想是通过粒子群优化(PSO)算法来解决高斯过程回归(GPR)模型中的超参数优化问题。PSO-GPR首先随机生成一个粒子群,群中的每个粒子包含对应的GPR超参数信息。随后执行如下迭代步骤:根据当前每个粒子的超参数信息训练对应的GPR模型并评估该模型的性能,结合适应度函数和每个模型的评估结果计算出每个粒子的适应度,并更新每个粒子中的超参数信息;经过多次迭代后,找到粒子群中适应度最小的粒子;最后从该粒子中提取相应的超参数信息,并训练最终的GPR预测模型。在铅酸电池数据集上的实验结果表明,所提方法优于对比模型。 展开更多
关键词 铅酸电池荷电状态 高斯过程回归 粒子群优化 超参数优化
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高斯过程回归模型在河流水温模拟中的应用
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作者 朱森林 吴时强 《华中科技大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第10期122-126,共5页
通过收集密苏里河三个站点的多年实测水温、气温数据,建立了水温-气温的高斯过程回归模型.和传统的水温回归模型(线性、非线性及随机回归模型)相比,高斯过程回归模型的精度较高,各研究站点的相关系数值均较高(0.966 4-0.989 7),均... 通过收集密苏里河三个站点的多年实测水温、气温数据,建立了水温-气温的高斯过程回归模型.和传统的水温回归模型(线性、非线性及随机回归模型)相比,高斯过程回归模型的精度较高,各研究站点的相关系数值均较高(0.966 4-0.989 7),均方根误差值相对较小(1.978 4-1.495 0).高斯过程回归作为一种较为先进的机器学习方法,和其他机器学习方法相比,其突出的优点在于结合了许多机器学习任务,包括模型训练、不确定性分析及超参数估计等,该方法可以有效地应用于天然河流站点水温的预测. 展开更多
关键词 高斯过程回归 水温预测 气温 密苏里河 机器学习方法
造纸废水处理过程的高斯过程回归软测量建模 预览 被引量:2
18
作者 宋留 杨冲 +1 位作者 张辉 刘鸿斌 《中国环境科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第7期2564-2571,共8页
针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,本文提出一种基于高斯过程回归的软测量模型.基于平方指数协方差、线性协方差和周期性协方差函数组合构建了7种高斯过程回归模型,分别对出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度进行回... 针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,本文提出一种基于高斯过程回归的软测量模型.基于平方指数协方差、线性协方差和周期性协方差函数组合构建了7种高斯过程回归模型,分别对出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度进行回归预测.此外,还对比了多元线性回归模型、主成分回归模型、偏最小二乘模型、人工神经网络模型和高斯回归模型的预测效果.对比计算结果表明无论是对输出变量的训练拟合还是预测,高斯过程回归模型的拟合效果均优于非高斯过程回归模型.高斯过程回归模型的预测结果表明:对于出水化学需氧量,线性协方差函数与周期性协方差函数的组合模型可以取得最好的预测结果;对于出水悬浮固形物,平方指数协方差函数与线性协方差函数组合模型可以取得最好的预测结果. 展开更多
关键词 废水处理 高斯过程回归 协方差函数 软测量 机器学习
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基于稀疏高斯过程的图像超分辨率重建算法 预览
19
作者 李建敏 吴芸 +1 位作者 杜晓凤 朱顺痣 《厦门理工学院学报》 2018年第5期44-50,共7页
为了克服直接使用高斯过程回归模型对图像超分辨率重建问题进行建模求解时,时间复杂度太高的问题,提出稀疏伪输入高斯过程回归算法。在不同特征子空间中进行单独建模,提高模型准确度,同时使用少量伪输入对模型进行近似求解,以有效减少... 为了克服直接使用高斯过程回归模型对图像超分辨率重建问题进行建模求解时,时间复杂度太高的问题,提出稀疏伪输入高斯过程回归算法。在不同特征子空间中进行单独建模,提高模型准确度,同时使用少量伪输入对模型进行近似求解,以有效减少模型超参数的数量和求解时间。对比实验表明,该算法在降低时间复杂度的同时,保持了较高的图像重建质量。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 高斯过程回归 特征子空间 稀疏伪输入
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高斯过程回归在航空瞬变电磁去噪中的应用 预览
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作者 刘怡茹 陈龙舟 林兴元 《工程地球物理学报》 2018年第6期771-779,共9页
航空瞬变电磁法具有速度快、勘探面积大、成本相对较低、能克服复杂地形条件的限制等优点,已经在很多领域得到了广泛的应用。但是由于航空瞬变电磁二次场电磁响应属于宽频带信号,容易受到多种噪声的影响,从而降低数据的质量,影响后... 航空瞬变电磁法具有速度快、勘探面积大、成本相对较低、能克服复杂地形条件的限制等优点,已经在很多领域得到了广泛的应用。但是由于航空瞬变电磁二次场电磁响应属于宽频带信号,容易受到多种噪声的影响,从而降低数据的质量,影响后期反演解释的精度。因此,对航空瞬变电磁数据去噪方法的研究仍然是当前研究的热点之一。采用机器学习的思想,将高斯过程回归方法应用于航空瞬变电磁数据去噪。首先,利用模拟数据进行去噪研究,通过对模拟数据添加不同程度的高斯白噪声和天电噪声,其中高斯白噪声代表航空电磁数据中的随机噪声,而天电噪声是航空电磁中主要的噪声之一,经过模拟数据去噪效果发现,高斯过程回归对于其中的天电噪声、随机噪声都有很好的滤除效果。而后再对实测数据进行研究,无论是从单测点衰减曲线来看,还是从剖面数据上分析,都可以看出去噪后曲线相对更平滑,且幅值得到了相应地压制。 展开更多
关键词 航空瞬变电磁法 去噪 高斯过程回归 协方差函数
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