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  1. 基于小波变换的网络流量在线预测模型

  2. 基于小波变换的网络流量在线预测模型,haar小波，用AR模型进行预测。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-23
    • 文件大小：187392
    • 提供者：youngsmall

  1. 高炉铁水硅含量序列的支持向量机预测模型

  2. 基于包钢6号高炉的在线生产数据,首先建立铁水硅含量序列的自回归AR(p)模型,分析其滞后阶数;然后对硅含量的自回归项及影响因素进行主成分分析,找到多元变量相互独立的有效信息作为输入变量;最后建立铁水硅含量的支持向量机回归预测模型。该模型对炉温预测的准确度达到88.2%,对在线监测高炉炉温具有一定的实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：669696
    • 提供者：weixin_38730767

  1. 用于智能环境的流式传感器数据的实时活动识别

  2. 实时（在线）识别复杂活动仍然是一个充满挑战和活跃的研究领域。 在本文中，我们提出了一种基于滑动窗口的活动识别（AR）方法，该方法通过集成潜在Dirichlet分配（LDA）模型和贝叶斯定理来进行实时传感器流传输。 在提出的方法中，我们首先使用LDA模型从活动窗口序列中离线学习活动的特征模式。 然后，基于学习到的活动特征模式，在特征提取阶段将给定滑动窗口的活动概率分布的贝叶斯估计值嵌入。 最后，将概率分布预测作为滑动窗口中特征的子集，进一步输入到分类器模型中，以生成滑动窗口的最终分类结果。 我们使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_38621365

  1. 基于AR模型时延预测的改进GPC网络控制算法

  2. 针对网络随机时延等不确定因数导致网络控制系统的控制性能下降甚至不稳定, 提出一种新的网络控制算 法. 首先建立网络时延的自动回归模型; 然后采用参数自校正的最小均方算法对网络时延进行在线预测; 最后采用一 种考虑时延的改进广义预测控制算法对网络时延进行补偿. 仿真实验结果表明, 该方法对网络时延具有较好的补偿 效果, 且在线计算量小, 有很好的实时性, 同时对干扰和丢包等因素具有良好的鲁棒性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：190464
    • 提供者：weixin_38556541

  1. 基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

  2. 针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38744435