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基于粒群算法和BP神经网络的煤电价格预测 总被引:1,自引:0,他引:1
由于煤电价格的波动受多种不确定因素的影响,且煤价和电价之间还存在非常复杂的耦合关系,它是一个典型的非线性系统,所以使用传统的方法来建立煤电价格的预测模型非常困难。针对这种情况,提出了一种基于粒群算法(PSO)和BP神经网络的煤电价格预测方法。采用PSO训练BP神经网络,不仅克服了BP神经网络算法易于陷入局部最优的缺点,而且可以提高网络的收敛速度和预测精度。结合煤电价格的历史数据,在Matlab平台上进行了仿真实验,验证了该预测模型的优越性。 相似文献
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向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。 相似文献
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随着移动通信中线性调制方式的出现 ,功率放大器的线性化已成为一个重要的研究课题。通常采用预失真线性化技术来提高功率放大器的线性度、减小带外发射。用复频谱卷积方法对移动发射机中功率放大器进行线性化的自适应预失真器进行了研究 ,理论分析和仿真结果表明 ,可用一种不需要任何附加本机振荡器或相位参考的复卷积方法测量带外功率并利用该量对预失真器系数进行最佳调整 ,从而使带外功率达到最小。 相似文献
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决策支持系统的快速集成环境的研究一直是决策支持系统研究的核心内容。本文研究了决策支持系统可视化快速集成技术及其实现 ,并重点介绍了作者开发的决策支持系统可视化快速集成环境研究Vi sualDSSBuilder及其在开发过程中所解决的技术难题。 相似文献
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基于Matlab的线性拟合计算 总被引:6,自引:0,他引:6
对于弹道导弹,由于其运动受多种因素的影响,因此描述其运动的微分方程是极其复杂的,而且,方程中的部分参数是通过对试验数据的科学处理获得的.为了建立数学模型,有时用数据拟合的方法对试验数据进行处理.运用单变量、多变量的线性拟和方法,给出了"单输入/单输出"、"多输入/单输出"的线性拟合模型,并针对拟合模型中未知参数的确定问题,给出了基于最小二乘的线性矛盾方程组的求解方法.通过仿真计算,能够得到较高精度的计算结果.最后,给出了Matlab的实现方法,并给出了一段具体的实现程序. 相似文献
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