Underwater Acoustic Signal Prediction Based on MVMD and Optimized Kernel Extreme Learning Machine
المؤلفون المشاركون
Li, Guohui
Yang, Hong
Gao, Lipeng
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Aiming at the chaotic characteristics of underwater acoustic signal, a prediction model of grey wolf-optimized kernel extreme learning machine (OKELM) based on MVMD is proposed in this paper for short-term prediction of underwater acoustic signals.
To solve the problem of K value selection in variational mode decomposition, a new K value selection method MVMD is proposed from the perspective of mutual information, which avoids the blindness of variational mode decomposition (VMD) in the preset modal number.
Based on the prediction model of kernel extreme learning machine (KELM), this paper uses grey wolf optimization (GWO) algorithm to optimize and select its regularization parameters and kernel parameters and proposes an optimized kernel extreme learning machine OKELM.
To further improve the prediction performance of the model, combined with MVMD, an underwater acoustic signal prediction model based on MVMD-OKELM is established.
MVMD-OKELM prediction model is applied to Mackey–Glass chaotic time series prediction and underwater acoustic signal prediction and is compared with ARIMA, EMD-OKELM, and other prediction models.
The experimental results show that the proposed MVMD-OKELM prediction model has a higher prediction accuracy and can be effectively applied to the prediction of underwater acoustic signal series.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Hong& Gao, Lipeng& Li, Guohui. 2020. Underwater Acoustic Signal Prediction Based on MVMD and Optimized Kernel Extreme Learning Machine. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143443
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Hong…[et al.]. Underwater Acoustic Signal Prediction Based on MVMD and Optimized Kernel Extreme Learning Machine. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143443
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Hong& Gao, Lipeng& Li, Guohui. Underwater Acoustic Signal Prediction Based on MVMD and Optimized Kernel Extreme Learning Machine. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143443
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143443
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر