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对一类非线性动态模型进行了随机模拟，利用Metropolis算法完成了样本的修正递推，并对模型进行各种预测和推断；然后利用观测误差构造统计量的方法实现了对模型的监控。 相似文献
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陆峰 《西安文理学院学报》2019,(5)
功率谱估计在研究信号特性中占有着十分重要的地位,是获取随机信号频谱分布的常用方法.详细阐述了AR模型的基本理论,分析了其实现的Yule-Walker法,协方差法和修正协方差法,Burg递推法.并用MATLAB软件对上述几种谱估计的方法进行一些仿真,比较了其预期的谱估计效果.开展利用AR模型法进行功率谱估计方法的研究,以便在应用中根据实验数据选择合适的算法进行谱估计. 相似文献
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为解决网络队列动态预测问题,提出一个网络系统在泊松分布流量和指数服务时间下的暂态队列行为预测模型并进行仿真验证。阐述基于扩展卡尔曼滤波（Kalman）的预测模型及其具体算法,结合网络中的数据流量特性,构建基于扩展卡尔曼滤波器的网络暂态队列预测模型,并根据仿真网络中的实际数据对模型进行验证。实验结果表明,所建立的网络暂态队列实时预测模型预测效果比较理想,基本与实时队列长度保持一致。因此,该模型可以较低的代价应用于网络中的动态路由算法及拥塞控制算法中。 相似文献
4.
从建立稳定、精确的非线性预测模型出发,以Broyden,Fletcher,Goldfarb和Sharmo(BFGS)的拟牛顿优化算法为基础,在神经网络的训练过程中引入两个含有不同参数的拟牛顿校正公式并行的确定搜索方向,通过不精确搜索法求取最优步长,最后根据性能指标取最优的一个搜索方向和相应的步长对网络各层之间的权值进行修正。控制器采用神经网络递推多步预测、自补偿式在线闭环反馈校正以及迭代学习求解进行优化的方法。Matlab仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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为实现无位置传感器控制下永磁同步电机的参数实时辨识,构建基于电机实际模型的扩展卡尔曼滤波器,实现电机的无位置传感器控制,在仿真研究电机参数变化影响的基础上,运用模型参考自适应法对转子磁链进行在线辨识,将辨识出的参数用于更新扩展卡尔曼滤波器模型。仿真和实验结果表明,实际的转子磁链参数辨识算法可以有效地收敛到真实值,误差较小,利用辨识算法进行更新参数后,电动机无位置传感器系统的稳态性能和动态性能得到了提升。 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(8)
针对小样本多源信息故障预测时存在的参数模型难以建立和预测结果不准确等问题,改进了BP神经网络训练算法,设计了初级概率预测器进行故障概率预测。对初级预测结果进行演化趋势要素计算分析,提出了修正函数对预测结果进行二次修正。利用某型发动机的工作参数数据和音频信息进行了算法验证。实验结果表明,基于演化计算修正的神经网络故障预测方法克服了特征参数较少和样本量不足时造成的预测结果不准确的问题,随着样本量的增加保持了较好的故障预测效果。 相似文献
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AR模型在预测中的分析 总被引：2，自引：0，他引：2
在条件期望和一步预测的理论基础上分析了AR模型特,量,对AR（1）与AR（p）模型在随机过程的预测性能特别是预测条件方差进行探讨,分析其参数对模型的影响． 相似文献
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针对遗忘因子递推最小二乘法的遗忘因子为固定值而造成锂电池参数辨识结果稳定性和锂电池等效电路模型精度无法同时兼顾的问题,提出一种将模糊算法与遗忘因子递推最小二乘法相结合的融合算法——模糊遗忘因子递推最小二乘法,使得遗忘因子在模糊控制器的作用下实现动态可变.通过选取一阶RC模型作为锂电池的等效电路模型,并基于固定遗忘因子递推最小二乘法和模糊遗忘因子递推最小二乘法,分别对一阶RC模型进行参数辨识,然后分别将参数辨识结果带入模型中进行模型端电压误差计算.仿真结果表明,相较于遗忘因子取值为1的固定遗忘因子递推最小二乘算法,基于模糊遗忘因子递推最小二乘法的锂电池模型端电压平均绝对误差值下降了0.000 85 V,最大误差绝对值下降了0.074 2V.相较于遗忘因子取值为0.9的固定遗忘因子递推最小二乘法,模糊遗忘因子递推最小二乘法参数辨识结果的稳定性有非常显著地提升. 相似文献
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在对高可靠性产品进行寿命预测时,传统的加速模型拟合精度低,且预测误差大,难以对产品做出较为准确的寿命预测.针对此问题,提出了一种基于优化灰色预测模型的方法对传统加速模型进行参数修正,提高加速模型的显著性和预测精度.首先采用动态寻优法确定最优背景值,减小灰色预测模型的拟合误差,再利用优化后的灰色模型预测出产品在接近正常使用温度下的寿命,将失效数据进行有效等维扩充,利用扩充数据对传统加速模型进行参数修正并检验其显著性.最后通过实例分析表明：修正模型的显著性更高、预测相对误差更小,且在越接近产品正常使用的温度下,其预测精度越高,说明此方法具有“数据量少、预测精度高、实用性强”的特点,因此采用该方法对高可靠性产品进行寿命预测是可行且更加有效的. 相似文献
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张扬永 《福建工程学院学报》2021,(6):560-567
针对现有的智能交通系统预测方法,基于道路交通的关键参数车流量预测,提出了一种基于深度学习的时间序列交通流预测方法,进一步提升道路交通车流量预测准确率。在对道路交通数据集进行清洗后,使用时间序列和神经网络的结合算法TS-NN 进行车流量预测,实验表明,在城市路段的预测中,TS-NN 相对时间序列模型ARIMA、神经网络模型LSTM 准确率分别提升了1.62%和2.13%?在高速公路数据集上测试上,TS-NN 有更加明显的改进,相对ARIMA、LSTM 分别提升了20.87%和3.53%,在一定程度上,TS-NN 算法确实有助于改进智能交通系统核心算法。 相似文献
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为改进小波神经网络模型对短时交通流的预测效果,提出一种基于改进混合蛙跳算法的短时交通流预测模型用以优化小波神经网络。该算法使用交叉分组法对子群进行划分,再利用具有自适应因子的局部搜索策略平衡混合蛙跳算法局部与全局搜索能力,最后把得到的最优解用于优化小波神经网络模型初始值,并对短时交通流进行预测。实验结果表明,该方法对短时交通流预测精确度达到97.43%,比传统方法提高1.016 1%,均方根误差比传统方法降低了5.587 9%,具有较高的应用价值。 相似文献
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为了提升电信行业收入预测问题准确率,建立基于循环神经网络和长短时记忆网络相结合的收入预测模型。首先对数据作预处理,然后建立卷积层进行核心预测算法优化,再通过训练寻找最优参数,并将其应用于电信运营商收入预测。实验结果表明,该模型可以预测出未来一个月或者几个月的收入增减变化趋势,预测准确率比传统方法提高20%,算法收敛性也提高约15%。该模型预测结果对于电信行业制定营销方案具有较好指导作用。 相似文献
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研究基于粒子群优化算法的长短期记忆神经网络模型构建方法及其在医院门诊管理中的应用,选取三甲医院中医慢病相关科室门诊量历史记录数据,构建基于长短期记忆神经网络的门诊量预测模型,借助粒子群优化算法对长短期记忆网络进行参数优化,并使用优化后的模型对门诊量进行预测。月度门诊量预测结果表明,经过粒子群优化的长短期记忆神经网络模型在测试集上的预测误差RMSE,相比未优化的模型减小了48.5%。粒子群优化算法能高效地优化预测模型,可使模型较好地预测出门诊量变化趋势,从而为医务人员门诊管理工作提供决策支持。 相似文献
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Nonlinear errors always exist in data obtained from tracker in augmented reality （AR）, which badly influence the effect of AR. This paper proposes to rectify the errors using BP neural network. As BP neural network is prone to getting into local extrema and convergence is slow, genetic algorithm is employed to optimize the initial weights and threshold of neural network. This paper discusses how to set the crucial parameters in the algorithm. Experimental results show that the method ensures that the neural network achieves global convergence quickly and correctly. Tracking precision of AR system is improved after the tracker is rectified, and the third dimension of AR system is enhanced. 相似文献
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FENG Yan CHEN Yi-min School of Computer Engineering Science Shanghai University Shanghai P.R. China 《上海大学学报(英文版)》2006,(5)
1IntroductionAugmented reality(AR)is a newtechnique based onvirtual reality,which has attracted much attention inrecent years.AR is used to describe a system thatenhances the real world by superi mposing computer-generated information on top of it.It supp… 相似文献
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本文针对MPEG VBR多媒体流量的特征,结合小波和卡尔曼滤波的特点,在新的网络流量预测模型的基础上,提出了一种新的多媒体流自适应带宽分配算法,并在NS仿真平台中实现该算法。结果表明,该算法能够有效避免网络拥塞,降低网络传输时延,减少数据丢包率,明显地提高了带宽利用率,具有较好的实时性,支持QOS。 相似文献
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在基于固定窗口宽度滑动窗口模型的基础上。提出了一种基于回归参数存储的预测模型,该模型设置了计算区、数据区和参数区。计算区用于获得最近一个滑动窗口中的数据。数据区用于接收新数据,参数区存储最近若干组滑动窗口数据所计算得到的线性回归参数值,作为计算预测结果的原始数据集。按照这种模型的处理思路。提出了一种基于数据平滑技术的回归预测算法,随着窗口的滑动。对数据区中的数据进行回归分析,获得前面若干组滑动窗口数据的回归函数并存入参数区中,检验当前窗口中数据获得的回归函数预测效果。实验分析表明。通过修正当前回归函数的参数。可以使预测函数的预测精度得到很大程度的提高。 相似文献