基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

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。     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...     

基于短时帧通信系统的Turbo码帧结束方案研究

在介绍Turbo编译码结构和原理的基础上讨论了确定或估计接收信息帽诉方案,然后对短时帧通信系统中应用Turbo码时不同帧结束文豪译码性能的影响进行研究,最后给出仿真结果及比较性分析。     

高温短时蒸汽杀菌在香辛料杀菌中的应用

介绍了高温短时蒸汽杀菌（Short Time High Temperature）技术在香辛料杀菌方面的最新应用，并对杀菌的效果，以及杀菌后对感官风味等的影响予以介绍，同时提供了部分香辛料杀菌的过程参数。     

基于伸缩窗口STFT的信号调制的识别研究

伸缩窗口短时Fourier变换(STFT)通过对窗函数引入伸缩变换对短时Fourier变换进行改进,实现时频分辨率随信号频率变化自动可调,能较好地刻画信号中的瞬态结构.本文把伸缩窗口短时Fourier变换这种时间-频率-尺度三维信号处理方法引入到了数字通信信号调制盲识别领域,对ASK、FSK和PSK信号的伸缩窗口STFT——域特征进行了理论分析和软件仿真,最后给出了识别算法和仿真结果.仿真实验结果及性能分析表明,该算法是可行的,具有较好的抗噪声性能.     

一次地面辐合线突发局地短时强降水特征分析

为了研究局地短时强降水天气的特征,使用MICAPS天气资料、南昌探空资料、宜春SA天气雷达等资料,对2020年6月8日新余局地暴雨天气过程进行分析,结果表明:暴雨天气过程是由突发性局地短时强降水造成,降水系统移速较慢、长时间维持、降水效率高,出现20 mm/h以上的短时强降水.地面辐合线是形成局地短时强降水的触发机制,降水系统随着地面辐合线的移动;辐合线移动过程中存在气旋性环流,导致系统移速缓慢,形成局地暴雨.新生云系如果出现合并现象,往往会快速地发展加强形成强天气.回波基本上沿地面辐合线排列和移动,在移动过程中还伴随回波单体的新生、发展、合并、减弱等过程,短时强降水发生在回波发展合并过程中.雷达剖面分析得出回波强度在垂直上发展的比较均匀,强回波中心分布在6 km以下高度上;水汽大部分集中在地面与5 km融化层之间,这种回波特征适合产生高效的降水.这些特征为新余短时强降水造成的暴雨天气提供了理论依据.     

大型活动散场期间地铁车站短时进站客流预测

大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框...     

纯音乐与语-音乐混合片段的高准确识别方法

通过对同一首歌曲音频信号的特征分析,提出了一种基于音频片段平均短时能量和过0率标准偏差的融合判决方法. 该方法解决了纯音乐与语音-音乐混合片段识别易混度高的问题,可以准确地识别同一首歌曲中纯音乐片段和语音-音乐混合片段,为去除音频中不需要的部分提供一种有效的预处理方法,并且可以更好地提高数据处理的效率和性能. 实验结果表明,通过对不同风格、不同歌手以及不同语言的歌曲处理,纯音乐的平均正确率为92.30%,语音-音乐混合的平均正确率为96.36%.     

基于脉冲耦合神经网络的结构损伤检测方法研究

机械结构的损伤发展到一定程度,会对其功能产生严重影响,所以及早检测出损伤非常必要。针对机械结构在损伤发生时其内部能量分布会发生变化的情况,对加速度计测得的结构振动信号进行短时傅立叶变换,获得可以反映能量分布的时频谱图。使用脉冲耦合神经网络提取时频谱图的熵序列特征,很好地识别了结构的损伤。使用上述方法对简支梁的损伤进行了实验研究,验证了其有效性和实用性。