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61.
神经网络室内定位算法的定位精度取决于训练样本的数量和样本对数据特征的表征性,针对样本采集工作量大的问题,本文提出了一种多点多映射概率样本的增强方法.该方法首先根据无线信号的传播特性以及空间相关性,利用少量实测点数据,快速构建多点反应环境影响的特征,然后利用概率法生成表征无线信号波动的多映射正态分布样本数据.实验结果表明... 相似文献
62.
风速预测在风能开发和利用中起着关键作用,然而风速序列往往存在强波动性和非平稳性的特征。为了提高风速预测的精度,文章提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列;其次计算各子序列的样本熵(sample entropy, SE)以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,对复杂度较高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行预测;最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京测风塔实测样本进行建模预测,验证所提出预测模型的可行性,并与6种不同风速预测组合模型开展对比分析,证明所提出的预测模型具有更好的鲁棒性和预测精度。 相似文献
63.
在生存时间与删失时间为 φ 混合序列的情况下,研究并获得了随机删失模型概率密度函数 f(x)的 K M(kaplan Meier)估计 fn(x)的 r阶相合速度。 相似文献
64.
针对小样本非线性时间序列,根据非线性协整的定义,利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法,对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究,设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究,在协整关系类型判断的基础上,实现了小样本非线性协整关系的检验,建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型,并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明:基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法,刻画了小样本系统的非线性协整关系,所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果,能够有效地预测小样本非线性系统. 相似文献
65.
66.
借助Gram-Schmidt共轭化过程,提出了对样本相关系数矩阵实施等行和分解的一种算法.由于算法中涉及的主要运算仅是Gram-Schmidt共轭化过程,故算法简单实用. 相似文献
67.
68.
郑冬梅 《中国科学技术大学学报》2010,40(6)
主要研究了自然扩充中,熵对、极大零熵因子、一致正熵和完全正熵等与熵有关的动力学性质,以及不交性和弱不交性等与乘积有关的动力学性质.应用这些性质,构造了自身和其自然扩充之间具有严格的中间因子的极小拓扑动力系统. 相似文献
69.
分析了学习方法的选择、隐层数和隐层单元、学习步长的选择、避免局部最小的方法、学习样本的选择、激活函数的选择等使用BP算法时应考虑的问题,并将BP网络应用于化学反应催化模型。 相似文献
70.
最近,记者相继看到,一个名叫“斐贝国际”的公司在很多地方因为涉嫌传销而被查处;但另一方面,这家公司的经销商却继续在其他地方打着“帮助百万女性实现创业梦想”的口号,高调地做着各种推广和宣传。 相似文献