排灌机械工程学报

作者：孙彦飞, 曾云, 钱晶, 马伟栋, 张欢

单位：1. 昆明理工大学冶金与能源工程学院, 云南 昆明 650500; 2. 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司, 云南 昆明 650051

关键词：尾水管,互补集成经验模态分解,秃鹰搜索算法,极限学习机,压力脉动预测

基金：国家自然科学基金资助项目(52079059)

为有效预测水轮机尾水管的压力脉动并采取相应措施以减小压力脉动,提出了一种混合预测模型,该模型基于互补集成经验模态分解(CEEMD)、改进秃鹰搜索算法(IBES)和极限学习机(ELM)来预测尾水管的压力脉动信号.首先基于CEEMD分解将非平稳的水轮机尾水管压力脉动信号拆分为多个相对稳定的子模态部分.然后分别将分解后的子模态数据输入到ELM模型中进行深入的训练和预测分析,通过IBES对初始的权重和阈值进行优化处理.最终对每个子模态的预测结果输出进行叠加处理,从而得到了水轮机尾水管压力脉动信号的最终预测结果.仿真结果显示,提出的CEEMD-IBES-ELM预测方法能以相对较低的重构误差减少预测过程的复杂性.此外,与其他模型相比,该模型在预测的准确性和稳定性上都展现出明显的优越性,具有很好的应用潜力.

来源：2026年第3期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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