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基于改进多孔算法的时间序列预测 总被引:1,自引:1,他引:1
针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可行性。为进一步提高预测精度,引入了神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,这种组合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。 相似文献
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传感器网络中异常数据实时检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。 相似文献
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复杂网络是目前国内外研究的热点之一,而分形则被认为是上个世纪学术界的一个重要发现.根据Sierpinski垫这一著名的分形结构,构建了一类确定性网络,称为Sierpinski网络.提出了生成该网络的一个迭代算法,使抽象的网络构造变得具体而直观.研究发现该网络具有与许多现实网络相似的结构特性:幂律度分布、较高的集聚系数和较小的直径. 相似文献
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利用神经网络对土壤水分进行预测时,一般需考虑多个因素(如气象因素和土壤特性等),需测量多种参数值。神经网络模型只以0~100cm范围内各层的土壤含水量为输入变量,对0~180cm土层的土壤含水量进行了预测,并与Biswas估算模式的预测结果进行了比较。结果表明:神经网络方法具有很高的预测精度,预测值的相对误差在-4.26%~3.22%;Biswas估算模式的预测效果较差,预测值的相对误差在-11.87%~7.95%。由此可见,该神经网络模型具有较强的便利性和实用性,可用于对本地区果园的土壤墒情进行估测。图8,表2,参14。 相似文献
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基于神经网络的全局滑模变结构控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类非线性不确定离散时间系统,提出了一种基于神经网络趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个前馈神经网络(FNNs)自适应调整趋近律中的参数ε和δ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。在用径向基神经网络(RBFNN)对系统进行模型估计的同时,基于平移滑平面的设计方案,实现了系统的全局鲁棒滑模控制。仿真结果表明控制系统具有良好的跟踪性能,该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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