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31.
针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。 相似文献
32.
采用电液伺服材料试验机加载方式,通过位移控制和傅里叶级数展开技巧,将含有滞迟环节系统的非线性参数识别问题转化为扩充参数的线性识别问题,为钢丝绳、金属橡胶构成的隔振系统的模型识别奠定了重要的理论基础。 相似文献
33.
王安稳 《海军工程大学学报》1994,(4)
在本文中,用应力函数和中面法向位移表示的锥壳稳定方程被变化成为一对无奇异性的简化方程,然后得出了方程的幂级数形式的一般解。计算结果与已有的实验结果符合良好。计算分析了8种边界情况下边界条件对静水外压临界载荷的影响及解的收敛性。 相似文献
34.
35.
36.
Nadir A.L. Mohammed 《Defence and Peace Economics》2013,24(3):203-231
This paper investigates theoretically and empirically the determinants of military spending in Africa. It specifies a formal model and uses time‐series and cross‐sectional estimations to ascertain the reasons behind variations in military allocations across and within 40 African countries during 1960–1991. The differences in military expenditures appear to reflect a complex of economic, political, and strategic factors at both national and international levels. Strategic considerations are, however, found to be the most important factors in most African countries. 相似文献
37.
根据频响函数的Neumann级数展开式,提出了悬臂结构的损伤识别方法。首先根据频响函数的Neumann级数展开式,推导了损伤参数与频响函数的关系式,以此为基础建立损伤识别方程组;其次,考虑到噪声影响,求解时采用了多频率点的最小二乘法,以减小由噪声引起的误差;最后用一个悬臂结构模型对所提方法进行了验证。 相似文献
38.
39.
独立分量排序是独立分量分析的热点问题,是提高特征空间鲁棒性和减少计算复杂度的必要前提。结合ICA在时间序列预测的应用,给出了基于一阶差分和最小方差误差的多分量联合重构预测排序准则。为了避免联合优化中出现的海量计算问题,提出了添加-测试-接受机制(ATA)的次优搜索方法。实验结果表明,和传统排序方法比较,新方法具有优异的预测能力和搜索效率。 相似文献
40.
An integral equation for the second moment function of a geometric process and its numerical solution 下载免费PDF全文
In this article, an integral equation satisfied by the second moment function M2(t) of a geometric process is obtained. The numerical method based on the trapezoidal integration rule proposed by Tang and Lam for the geometric function M(t) is adapted to solve this integral equation. To illustrate the numerical method, the first interarrival time is assumed to be one of four common lifetime distributions, namely, exponential, gamma, Weibull, and lognormal. In addition to this method, a power series expansion is derived using the integral equation for the second moment function M2(t), when the first interarrival time has an exponential distribution. 相似文献