基于支持向量机的气液两相流流型识别新方法

• 作者: 周云龙 孙斌
• 来源期刊: 应用基础与工程科学学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 空气-水两相流 流型识别 支持向量机 小波包 信息熵
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 209-216
• 页数: 8页
• 分类号: O359.1
• 字数: 3853字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0930.2007.02.010

摘要

为准确识别两相流型,提出了基于小波包多尺度信息熵和支持向量机的流型识别方法.利用小波包变换对采集到的水平管空气-水两相流压差波动信号进行3层小波包分解,得到8个不同频带的信号,提取各频带信号的小波包多尺度信息熵作为流型的特征向量,运用支持向量机进行训练并识别流型.结果表明:与BP神经网络相比,采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云龙	东北电力大学能源与机械工程学院	298	2173	22.0	30.0
2	孙斌	东北电力大学能源与机械工程学院	125	1172	17.0	28.0