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[含最终结果!]2024五一赛C题35页半成品论文+1-3问mtlab(py)双版本完整代码https://www.jdmm.cc/file/2710587
. 模型构建:利用分类或聚类模型(如支持向量机、随机森林、K-均值聚类等)来根据特 征对数据进行标注。
. 识别与验证:对 2022 年的数据应用模型,识别出含干扰信号的时间区间,并进行验证。
特征提取:从“ 附件一 EMR” 中提取电磁辐射信号的统计特征。
模型训练:使用提取的特征和类别标签来训练一个分类模型。
干扰识别:应用模型于“ 问题一 EMR 检测时间”数据,以识别并记录干扰信号。
时间区间确定:找出最早的 5 个干扰信号所在的时间区间。
问题 2:前兆特征信号的分析和预测
2.1 建立数学模型,分析前兆特征信号
. 数据预处理:同上,进行必要的数据清洗和预处理。
. 特征提取:提取表征前兆特征信号的变化趋势的特征,可能包括:
1. 趋势分析:线性回归分析或其他趋势检测方法来确定信号的增长或下降趋势。
2. 突变点检测:使用变点检测算法来识别信号中的突变点,这些点可能预示着冲击地 压的前兆。
3. 周期性分析:检查信号的周期性变化,以辨认与常规周期性波动不同的特征。
问题二初始数据暂没有绘制可视化进行表达,论文中会出现
2.2 利用特征识别前兆特征信号的时间区间
. 模型构建:使用适合时间序列预测的模型,如 ARIMA 模型、LSTM 神经网络等。
. 预测与验证:对指定时间段的数据应用模型,预测并识别前兆特征信号的时间区间。
. 数据同步:对附件 3 中的数据进行时间同步,以保证在分析时数据的连续性。
. 概率模型:建立一个概率模型(如贝叶斯模型),来估计每次数据采集时刻前兆特征信 号出现的概率。
. 实时监测与预警:构建一个监测系统,该系统可以在每次数据采集时实时计算前兆特征 信号的概率,并在超过预设阈值时发出预警。
对 EMR 数据进行处理,计算每个数据点的滑动平均值和滑动标准差。这些统计量有助于捕 捉数据的趋势和波动性,是模型训练的关键特征。
同时计算每个数据点的能量(信号幅度的平方),这有助于量化信号的强度。
使用筛选后的数据训练一个随机森林模型。训练过程中,模型将学习如何根据输入的滑动平 均值、滑动标准差和能量来预测数据点的类别
加载新的测试数据集,并对其进行与训练数据集相同的特征提取。使用训练好的模型对测试 数据中的最后一个数据点进行预测,确定这一时刻前兆特征信号的出现概率。
python版本代码:
### 问题2:
#### (2.1) 前兆特征信号的特征:
电磁辐射和声发射信号中的前兆特征信号可能具有以下特征:
1. 逐渐增大:前兆特征信号的数值随时间逐渐增大。
2. 周期性:前兆特征信号可能具有一定的周期性,即在一定时间范围内呈现循环增大的趋势。
3. 波动性:前兆特征信号在增大的过程中可能会有一定的波动。
#### (2.2) 识别前兆特征信号的时间区间:
为了识别电磁辐射和声发射信号中的前兆特征信号,我们可以利用以上特征建立数学模型。具体步骤如下:
1. 对于电磁辐射和声发射数据,根据前兆特征信号的特征进行趋势分析。
2. 根据趋势分析结果,确定前兆特征信号所在的时间区间。
3. 统计前兆特征信号所在时间区间的起始点和终止点,选取前5个时间区间。
问题2要求建立数学模型,对电磁辐射和声发射信号中的前兆特征信号进行分析,并识别出它们所在的时间区间。以下是问题2的建模过程详细描述:
建模过程:
步骤1:数据预处理
首先,我们需要将附件1中的电磁辐射和声发射信号数据加载到程序中进行处理。每条数据包括时间戳和对应的信号数值。
步骤2:特征提取
对于电磁辐射和声发射信号,我们需要分析其变化趋势,以提取前兆特征信号的特征。常见的特征包括信号幅度、频率和周期性等。
步骤3:建立数学模型
基于提取的特征,我们可以建立数学模型来识别前兆特征信号。一种可能的方法是利用移动平均或其他滤波技术对信号进行平滑处理,然后检测信号的变化趋势。
步骤4:识别前兆特征信号
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