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摘要:
提出一种新的预测方法-基于EMD分解的时间序列模型,利用EMD分解将采集来的矿井风机振动烈度值分解成若干个固有模态函数(IMF)分量和一个残余项分量,运用恰当的时间序列模型(AR、ARMA)分别对各阶IMF进行预测,将各阶预测值重构,得到振动烈度预测值,并与单独运用时间序列模型的预测结果进行比较。结果证明:运用基于EMD分解的时间序列模型对矿井风机振动烈度进行预测比单独运用时间序列模型的预测精度有明显提高,表明提出方法的可行性、有效性。
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文献信息
篇名 矿井风机振动趋势预测模型的优化
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 EMD分解 振动趋势预测 时间序列模型
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 产品?结构
研究方向 页码范围 169-171
页数 3页 分类号 TD441
字数 377字 语种 中文
DOI 10.13436/j.mkjx.201509068
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 玄兆燕 华北理工大学机械工程学院 20 52 4.0 6.0
2 冯峰 华北理工大学机械工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
EMD分解
振动趋势预测
时间序列模型
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
出版文献量(篇)
21080
总下载数(次)
49
总被引数(次)
87205
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