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提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性. 相似文献
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当前钢铁企业主要采用“事后抽检”方式来控制最终的产品质量。但因无法基于传统方法对所有产品实现在线质量预测,常发生索赔和退货,这也是导致企业经济损失的一大因素。在生产过程中为实现对深冲钢在线质量预测,引入了基于深度学习的机械性能预测模型。首先利用LSTM（长短时记忆）、GRU（门控循环单元）网络和GPR（高斯过程回归）模型去预测深冲钢的机械性能,并讨论了三种模式的预测精度和学习效率,其次提出了在线迁移学习模型。从结果来看不仅预测精度得到改善,而且预测耗时缩短能更好满足在线实时预测的要求。 相似文献
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通过对1例乳腺癌伴药物性肝损伤（DILI）患者的肝损伤情况、诊疗过程、用药情况进行分析，探讨DILI患者在抗肿瘤治疗过程中合适护肝药物的选择性问题，同时分析临床药师对DILI患者的药学监护作用，为同类患者顺利完成整个治疗周期提供参考 相似文献