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131.
提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析... 相似文献
132.
在大量路基碾压实验的基础上,通过对BP人工神经网络的分析,建立了路基压实度预测神经网络模型,并利用MATLAB环境下的神经网络工具箱开发了相应的程序.预测结果表明,该模型程序具有学习能力强、预测精度较高、快速方便等特点.这项研究为路基碾压施工工程中土的压实度预测研究提供了新的研究思路. 相似文献
133.
134.
135.
基于遗传算法的水火弯板工艺参数预报方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
以钢板加工时间和铜板收缩率曲线拟合优度作为两个目标函数.建立水火弯板工艺参数优化问题数学模型,并应用权重系数变化法.将问题转化为单目标优化问题.基于分层遗传算法(HGA),应用三次样条插值、误差分析等方法,将目标函数转化为群体中个体的适应度函数.由加热线条数、相邻加热线之闻距离(加热线间距)和加热线收缩量作为3个约束条件,构造分层遗传算法编码,并且内外层编码在遗传运算时分别采用不同的遗传算子,最终得到钢板水火弯板加工工艺参数预报结果.经算例验证,该方法可以对船体外板作出良好的水火弯板工艺参数预报. 相似文献
136.
传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。 相似文献
137.
目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。 相似文献
138.
H.264视频编码在数码监控系统中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
目前数码视频监控系统大多采用MPEG1、MPEG2的编码标准,导致视频存储成本高,网络负载重.H.264比以前的视频编码标准可以节省50%以上的码率,因此在视频监控中具有很大的应用前景,但其编解码器也很复杂.为了达到实时压缩的目标,文章从三个方面来提高其运算速度:①优化帧间模式的选择;②调整内插算法的运行结构;③采用MMX、SSE汇编优化. 相似文献
139.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法.该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度.实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩... 相似文献
140.
准噶尔盆地下组合火山岩发育,受埋深大、构造运动活跃且持续时间长等客观因素影响.研究区深层断裂系统复杂,火山岩体的识别与刻画存在诸多困难.为此,运用GeoEast解释系统提供的构造导向滤波、基于特征结构的相干结合体曲率等技术对断层进行识别;通过已钻井资料与地震相属性结合的方法,明确不同火山岩性地震反射特征,建立研究区火山... 相似文献