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1.
针对传统GM(1,1)模型在处理浮动较大数据时精度不高的问题,提出了一种基于背景值优化和残差改进的动态GM(1,1)模型。利用复化Simpson3/8求积公式取代传统的算数均值计算模式,再通过原始序列的新陈代谢来实现模型的动态更新,在此基础上联立残差GM(1,1)模型,得到改进后的GM(1,1)模型。结合某地铁深基坑沉降观测数据,并对比于传统GM(1,1)模型的预测结果,发现提出的改进后GM(1,1)模型具有更高的精度和更好的适用性。  相似文献   
2.
背景值是导致GM(1,1)模型产生系统误差的主要原因之一,为提高模型的模拟效果和预测精度,根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建灰色系统模型。基于GM(1,1)模型背景值的几何意义,结合复合辛普森求积公式和动态序列模型,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。实例表明,基于复合辛普森公式的背景值优化算法所建立的GM(1,1)模型,可以有效地提高模型的预测精度和适用性。  相似文献   
3.
用微分求积单元法研究了粘弹性饱和土隧道的频域响应问题.首先,基于饱和多孔介质混合物理论,分别建立了频域内隧道耦合系统中粘弹性饱和土和粘弹性衬砌的控制方程,给出了耦合系统的边界条件以及饱和土和衬砌连接面上满足的连接条件.其次,发展了求解该耦合系统的微分求积单元法,利用微分求积单元法,在频率域内对耦合系统的数学模型进行了离散,并利用Newton-Raphson迭代法得到了系统的数值解.最后,对耦合系统的频域响应进行了分析,考察了参数的影响,同时也验证了数值方法的有效性.  相似文献   
4.
运用求积分的方法研究了含有一维p-Laplacian算子的二阶三点边值问题:{(|u′(t)|p-2 u′(t))′+λf(u(t))=0,t∈(0,1),u(0)=0,u(1)=u(η)多重正解的存在性,其中p∈(1,2],0η1是常数,λ∈(0,+∞)是一个参数,对于常数r0时,f∈C1([0,r),[0,+∞)),在(0,r)上f(s)0,且lim s→r-(r-s)p-1 f(s)=+∞。  相似文献   
5.
文章针对高k栅MOSFET的栅介质层及其侧壁掩蔽层提出了一个二维定解问题,求出了二维电势和电荷分布.文章根据栅极电荷与栅源及栅漏电压关系,提出了MOSFET的栅极和源极/漏极之间的寄生电容的模型,用半解析法计算了这些寄生电容,得到了寄生电容与几何尺寸之间的关系.文章的计算结果表明改变栅极电介质常数可以得到一个寄生电容的最小值,计算结果与CST仿真结果能够很好地符合.  相似文献   
6.
提出了利用Newton—Cotes公式进行数值计算时Cotes系数的程序设计方法和复合高斯求积算法的程序设计方法,在Matlab环境下编写了两算法的程序,数值实验结果证明了程序的正确性.两程序的编写为其应用提供了方便.  相似文献   
7.
对于一类函数给出了Gauss-Weierstrass算子线性组合一致逼近的定理。  相似文献   
8.
一种雷达HRRP在线自适应目标识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈凤  侯庆禹  刘宏伟  保铮 《自然科学进展》2009,19(12):1410-1417
“边录取、边学习、边建模”是一维高分辨距离像(HRRP)雷达自动目标识别(RATR)工程化的一条路径,宽带雷达对飞行中的机动目标录取的HRRP随着目标相对于雷达的姿态而变化,完备(全姿态)的HRRP数据库可以看做是关于姿态(主要是方位)的非平稳过程,常用的平稳环境下的在线算法对非平稳的环境适应能力有限.文中通过一种在线混合专家(OME)将HRRP数据在线地分割成若干个近似平稳的区域,在各个区域内使用平稳协方差函数的在线Gauss过程分类器(0GPC).针对迭代在线GaHSS过程分类(IOGPC)的参数学习算法EP和EM,提出了一种双链Gauss过程(Bi—OGP)来使OGPC的参数得以在单次数据扫掠的情况下实现在线更新.针对迭代在线混合专家门网络参数的学习算法EM,提出了基于初值选择的单次数据扫掠学习方法.基于HRRP实测数据的仿真试验证明,文中方法在单次扫描数据时就获得了高于或接近最近邻、迭代在线线性最小均方(LMS)混合专家和0GPC的识别率.  相似文献   
9.
将复化思想和改进的数值积分公式相结合,得到了改进的复化梯形公式和复化抛物线公式,可以减少计算误差,提高计算精度.  相似文献   
10.
该文分析讨论了连续语音识别系统中的快速高斯计算问题。语音信号的短时平稳特性,使得相邻语音帧可能共享相似的分布。最大概率增量估计算法利用该特性,估计当前帧与基准帧间似然值增量的最大值,以减少似然值的精确计算量。该文针对该算法中增量上界被高估的问题,在增量上界平滑、最优G auss候选、风险因子设定等方面进行了改进。实验结果表明,在几乎不损失识别率的情况下,改进后的M P IE算法可节约40%的维数计算,解码速度相对提高10%。  相似文献   
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