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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 權重

基于ELM和LSSVM的客流量預測模型

  • 涉及一種基于滾動(dòng)式地鐵人流量混合預測方法，采用的是雙預測算法，雙預測通道的模式;雙預測方法指的是預測用到了ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和LSSVM兩種算法混合組成。雙預測通道指的是采用兩個(gè)不同的滾動(dòng)序列基數進(jìn)行預測。最后根據不同方式確定權重大小，并且得到混合預測數據模型。
  • 關(guān)鍵字： ELM  LSSVM  滾動(dòng)  權重  混合  201808  

具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究

  • 具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究,粒子群優(yōu)化(PSO)算法是一種群智能優(yōu)化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是對鳥(niǎo)群捕食行為的仿生模擬，通過(guò)鳥(niǎo)群之間的集體協(xié)作，快速搜尋并找到最優(yōu)解。其基本的進(jìn)化方程如下：
  • 關(guān)鍵字： 慣性  權重  研究  算法  優(yōu)化  量子  行為  粒子  具有  

基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究及應用

  • 基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權重研究及應用,粒子群優(yōu)化(PSO)算法是一種群智能優(yōu)化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是對鳥(niǎo)群捕食行為的仿生模擬，通過(guò)鳥(niǎo)群之間的集體協(xié)作，快速搜尋并找到最優(yōu)解。其基本的進(jìn)化方程如下：
  • 關(guān)鍵字： 慣性  權重  研究  應用  算法  優(yōu)化  具有  量子  行為  粒子  

一種改進(jìn)的多傳感器加權融合算法

  • 我們研究了一種改進(jìn)的加權融合算法，采用二次加權的方法，并引入了最優(yōu)比例權重的概念，先對單個(gè)傳感器進(jìn)行加權，再對整體進(jìn)行加權融合，目的是使算法性能達到最優(yōu)。通過(guò)實(shí)驗進(jìn)行仿真，結果表明，算法穩定性較高，融合效果好。
  • 關(guān)鍵字： 仿真  傳感器  數據融合  權重  加權平均  200912  
共4條 1/1 1

權重介紹

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