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EEPW首页 >> 主题列表 >> 权重

权重 文章

基于ELM和LSSVM的客流量预测模型

  • 涉及一种基于滚动式地铁人流量混合预测方法,采用的是双预测算法,双预测通道的模式;双预测方法指的是预测用到了ELM神经网络和LSSVM两种算法混合组成。双预测通道指的是采用两个不同的滚动序列基数进行预测。最后根据不同方式确定权重大小,并且得到混合预测数据模型。
  • 关键字: ELM  LSSVM  滚动  权重  混合  201808  

具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究

  • 具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究,粒子群优化(PSO)算法是一种群智能优化算法,最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出,其基本思想是对鸟群捕食行为的仿生模拟,通过鸟群之间的集体协作,快速搜寻并找到最优解。其基本的进化方程如下:
  • 关键字: 惯性  权重  研究  算法  优化  量子  行为  粒子  具有  

基于具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用

  • 基于具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用,粒子群优化(PSO)算法是一种群智能优化算法,最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出,其基本思想是对鸟群捕食行为的仿生模拟,通过鸟群之间的集体协作,快速搜寻并找到最优解。其基本的进化方程如下:
  • 关键字: 惯性  权重  研究  应用  算法  优化  具有  量子  行为  粒子  

一种改进的多传感器加权融合算法

  • 我们研究了一种改进的加权融合算法,采用二次加权的方法,并引入了最优比例权重的概念,先对单个传感器进行加权,再对整体进行加权融合,目的是使算法性能达到最优。通过实验进行仿真,结果表明,算法稳定性较高,融合效果好。
  • 关键字: 仿真  传感器  数据融合  权重  加权平均  200912  
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权重介绍

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