李燕飞
- 作品数：233 被引量：453H指数：8
- 供职机构：中南大学更多>>
- 发文基金：铁道部科技研究开发计划国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程文化科学更多>>
- 基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化算法被引量：36
- 2010年
- 为实现风电场风速的超前多步高精度预测,提出一种基于小波分析法与滚动式时间序列法混合建模的优化算法。该优化算法引入小波分析法对风电场实测非平稳风速序列进行分解重构计算,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,利用对传统时间序列分析法改进后的滚动式时间序列法对各分解层风速序列建立非平稳时序预测模型,并通过模型方程实现超前多步滚动式预测计算。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统时间序列分析法对应超前1步、3步、5步的预测精度分别提高了54.22%,26.44%和19.38%,其预测的平均相对误差分别为1.14%,3.06%和4.41%;优化算法具有较强的细分与自学习能力。
- 刘辉田红旗李燕飞
- 关键词：风速预测时间序列分析法优化算法
- 基于气象参数的高速列车导航盲区定位方法
- 本发明公开了一种基于气象参数的高速列车导航盲区定位方法，采集隧道气象参数；对采集的隧道气象参数进行分类；利用分类的隧道气象参数构建典型序列HSV颜色空间模板库；训练所述典型序列HSV颜色空间模板库；训练HSV模板匹配模型...
- 刘辉吴海平李燕飞
- 文献传递
- 基于BIM的智能列车整车服役寿命预测方法及其系统
- 本发明公开了一种基于BIM的智能列车整车服役寿命预测方法，包括获取列车整车以及列车各个部件的静态数据和工作性能参数；提取列车的各个部件的健康指标时序；预测得到列车整车及列车的各个部件的剩余服役寿命并修正；得到最终的列车整...
- 刘辉段铸李燕飞
- 文献传递
- 一种冰雪环境无人驾驶车辆电源模型预测方法与系统
- 本发明提供了一种冰雪环境无人驾驶车辆电源模型预测方法及系统，该方法运用多种传感器的数据采集和融合技术，将采集到的有效积雪深度、道路坡度、电池温度等多种参数融合到无人驾驶车辆电池电量综合预测模型中，并且利用积雪深度的测量值...
- 刘辉李燕飞
- 文献传递
- 一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统
- 本发明公开了一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统，该方法利用两组无人机雪深测量装置实时监测列车运行环境中两个位置的实时雪深数据，使得雪灾监测大数据中心能对列车的运行以及运行环境进行连续和动态的监测，从而填补...
- 刘辉李燕飞
- 文献传递
- 基于时间序列分析的机车振动信号建模和预测被引量：6
- 2007年
- 通常机械设备的振动信号是其运行状况的直接反映,而对振动信号的未来预测又是分析的重点。现选择时间序列分析理论来处理振动信号,选用AR模型进行建模与预测仿真。同时对时间序列建模的基本原理、操作步骤做了详细的论述。最后利用Matlab系统辨识工具箱相关函数对一个实际机车振动信号进行了建模,结果表明利用时间序列分析技术处理振动信号的预测问题是快速有效的。
- 刘辉潘迪夫李燕飞
- 关键词：时间序列
- 基于神经网络和灵敏度参数的人脸转向识别方法
- 本发明公开了一种基于神经网络和灵敏度参数的人脸转向识别方法，包括步骤：对采集到的单帧彩色图像逐一进行第一静态人脸朝向识别，包括将单帧彩色图像进行预处理并提取脸部特征向量，根据脸部特征向量中眼睛和\或鼻子的位置判断单帧彩色...
- 刘辉李燕飞张雷张健
- 文献传递
- 基于人脸位置和灵敏度参数的移动机器人人机控制系统
- 本发明公开了一种基于人脸位置和灵敏度参数的移动机器人人机控制系统，包括机器人车载控制中心，机器人车载控制中心包括体感传感器和指令处理中心，体感传感器用于采集图像信息数据以获取移动机器人前方视野内的人物数据，并发送给指令处...
- 刘辉李燕飞
- 文献传递
- 一种铁路沿线异物侵限无人机智能辨识和预警方法及系统
- 本发明公开了一种铁路沿线异物侵限无人机智能辨识和预警方法及系统，该方法通过引入无人机异物侵限检测装置对受控列车局部移动环境实现异物侵限检测，利用无人机异物侵限装置携带Kinect传感器、超声波驱鸟器、GPS装置、探鸟雷达...
- 刘辉李燕飞熊若鑫
- 文献传递
- 基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法被引量：22
- 2011年
- 为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48%,1.50%和2.97%。优化网络具备信号分解与自学习能力。
- 刘辉田红旗李燕飞CHEN Chao
- 关键词：优化算法风速预测神经网络法
