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201.
本文首次将诱导有序加权平均(IOWA)算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。  相似文献   
202.
优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.  相似文献   
203.
结合心电信号的数学模型讨论维格纳分布的交叉项干扰以及运用平滑处理消除该干扰的原理,进而探讨选择两维高窗参数的方法,模拟信号和实验的心肌缺血家兔心电信号的分析结果证实,平滑维格纳分布既可克服交叉又项干扰,又能满足心电信号分析对时间分辨率和频率分辨率的要求。  相似文献   
204.
利用FTIR/ATR光谱技术建立糖厂废水化学需氧量(COD)的快速测量方法.基于光谱Savitzky-Golay(SG)平滑和偏最小二乘法(PLS)建立光谱优化模型.建立计算机算法平台,把540种平滑模式和1-40的PLS因子数任意组合分别建立SG-PLS模型,预测效果最优的模型平滑模式为2阶导数平滑,6次多项式,51...  相似文献   
205.
波达方向(DOA)估计是智能天线系统中的关键技术之一,在研究基于MUSIC算法的传统DOA估计的基础上,提出了一种基于空间平滑技术MUSIC算法的DOA估计方法。仿真结果表明,对于相干信源,采用空间平滑MUSIC算法,能够得到尖锐的谱峰和较高的分辨率。  相似文献   
206.
针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。  相似文献   
207.
半参数回归模型将影响观测值的因素分为线性部分和系统性部分,以此来描述客观实际,更具有灵活性和贴切性。用来逼近高程异常曲面也具有较强的解释能力。本文给出了具体模型和计算方法.并用此模型对一个大测区的GPS水准数据进行解算,获得了满意的结果。  相似文献   
208.
分层移动IPv6与快速切换结合具有较好的切换性能,但是链路层中断不可避免,因此有效的缓存管理机制在FHMIPv6中仍然十分重要.根据快速分层移动IPv6的特点提出了一种有效的缓存管理策略,对比快速切换协议的缓存管理机制,该策略将MAP引入到系统的缓存管理中,从而提高了整个系统的缓存利用率.用NS-2模拟表明,该策略大大降低了切换过程中的丢包率,并减少了实时应用和高优先级包的切换延迟时间.  相似文献   
209.
基于鲁棒统计理论,提出一种新的保持图像边缘的图像平滑算法.将图像滤波与平滑转化为一个分段常数模型的鲁棒估计问题.并由此导出基于分段常数模型的尺度自适应鲁棒滤波器.为了自动确定鲁棒滤波器的最优尺度参数,使用直方图分析,结合非参数统计的方法来确定各点的鲁棒尺度参数.该算法可以在平滑图像的同时,保持原始图像中的边缘结构.实验表明,该算法平滑图像的效果,明显优于固定尺度的平滑算法.  相似文献   
210.
组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据某港的集装箱吞吐量的历史数据,分别利用时间序列的三次指数平滑法、改进的GM(1,1)残差模型以及组合预测方法对某港的集装箱吞吐量进行了探讨,并对未来几年某港集装箱吞吐量进行了预测.结果证明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差分别为4.5208,0.0343,49.5161,都小于单独用三次指数平滑法或改进的GM(1,1)残差模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差,达到最优的精度等级.  相似文献   
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