,較好的改善了遮擋目標(biāo)的漏檢問(wèn)題。在目標(biāo)檢
測(cè)算法訓(xùn)練的過(guò)程中,我們把
預(yù)測(cè)框和真實(shí)框(Groundtruth)進(jìn)行匹配,當(dāng)一個(gè)
預(yù)測(cè)框和 Ground-truth 匹配后,則該框?yàn)檎龢颖荆环粗闯晒ζヅ?/div>
2023-03-06 13:55:27
為降低幀內(nèi)預(yù)測(cè)的運(yùn)算復(fù)雜度,根據(jù)不同的模式在宏塊中出現(xiàn)概率的大小不同,在幀內(nèi)4×4的亮度預(yù)測(cè)模式中,選取出現(xiàn)概率最大的5種預(yù)測(cè)模式,作為優(yōu)先選擇的預(yù)測(cè)模式。基于像素塊的紋理特性,選擇不具有
2010-05-06 09:01:59
什么是同步檢測(cè)算法?如何去實(shí)現(xiàn)相位模糊估計(jì)的幀同步檢測(cè)算法?
2021-05-06 07:23:16
如何通過(guò)FEDOT將AutoML用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)?如何通過(guò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)了解FEDOT的核心正在發(fā)生什么?
2021-10-26 07:37:57
鑒于智能電表的興起以及太陽(yáng)能電池板等發(fā)電技術(shù)的廣泛采用,有大量的用電數(shù)據(jù)可供選擇。該數(shù)據(jù)代表了多變量時(shí)間序列的功率相關(guān)變量,這些變量又可用于建模甚至預(yù)測(cè)未來(lái)的電力消耗。與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同,長(zhǎng)期
2021-07-05 06:43:44
心電波形的監(jiān)測(cè)算法
2016-11-07 09:45:36
如何開發(fā)和評(píng)估家庭電力數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)模型?LSTM在多步時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面具有哪些優(yōu)勢(shì)?怎樣去搭建一套用于多步時(shí)間序列預(yù)測(cè)的LSTM架構(gòu)?
2021-07-22 06:19:11
求Matlab圖像自編邊緣檢測(cè)算法,多謝了
2013-12-03 20:58:39
,降低鉆井安全風(fēng)險(xiǎn)很有意思。本畢業(yè)設(shè)計(jì)題目結(jié)合傳感器及檢測(cè)技術(shù),單片機(jī)技術(shù)及機(jī)電一體化系統(tǒng)設(shè)計(jì)等知識(shí)完成鉆柱載荷測(cè)量儀的設(shè)計(jì),主要工作任務(wù):1、研究制定鉆柱載荷測(cè)量方案。2、完成系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)。3、完成系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)4、完成設(shè)計(jì)說(shuō)明書的撰寫。設(shè)計(jì)參數(shù):軸向力
2019-04-01 14:48:21
,為了預(yù)測(cè)下一個(gè)小時(shí)的值,我們使用表格格式重新排列了以前可用的每小時(shí)觀測(cè)值。這樣時(shí)間序列預(yù)測(cè)的特征選擇就與標(biāo)準(zhǔn)的表格監(jiān)督任務(wù)一樣。這樣特征選擇的算法就可以簡(jiǎn)單地對(duì)滯后的目標(biāo)特征進(jìn)行操作。下面是一個(gè)
2022-09-07 14:46:38
目.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法與經(jīng)典菱形搜索算法相比,搜索時(shí)間平均減少7.6m s,信噪比平均提高1.2dB【關(guān)鍵詞】:視頻壓縮;;遺傳算法;;對(duì)象分割;;多分辨率預(yù)測(cè)【DOI】:CNKI:SUN
2010-04-24 09:53:49
1、如何建立一個(gè)模型來(lái)進(jìn)行多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)呢? 下圖顯示了關(guān)于不同類型葡萄酒銷量的月度多元時(shí)間序列。每種葡萄酒類型都是時(shí)間序列中的一個(gè)變量。 假設(shè)要預(yù)測(cè)其中一個(gè)變量。比如,sparkling
2022-11-30 15:33:53
怎么設(shè)計(jì)幀內(nèi)預(yù)測(cè)算法各個(gè)模塊的代碼呢,用vhdl語(yǔ)言
2019-04-10 00:42:37
請(qǐng)問(wèn)h.264幀內(nèi)預(yù)測(cè)算法的各個(gè)子模塊的代碼,怎么去設(shè)計(jì)呢,
2019-03-03 19:33:37
h.264的幀內(nèi)預(yù)測(cè)算法的ding層設(shè)計(jì)怎么去設(shè)計(jì)
2019-03-03 19:40:17
我用的是兩相交錯(cuò)并聯(lián)的DC/DC電路結(jié)構(gòu),用F2812做處理器,開關(guān)頻率80K,控制算法用的是電壓?jiǎn)伍]環(huán)+模型預(yù)測(cè)算法。設(shè)定輸出電壓的參考值,反饋實(shí)際輸出電壓,比較經(jīng)過(guò)PI以后得到電流參考值,然后
2018-07-23 14:52:26
有沒有誰(shuí)會(huì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的設(shè)計(jì)啊,需要在MATLAB里面實(shí)現(xiàn)的,這是其中一部分,但是在MATLAB里面實(shí)現(xiàn)不了,有誰(shuí)會(huì)完整的程序設(shè)計(jì)嗎?著急啊,幫幫忙吧%%網(wǎng)絡(luò)初始化Load
2016-04-15 13:24:19
邊緣檢測(cè)是什么?邊緣檢測(cè)算子有哪些?邊緣檢測(cè)算法分為哪幾種?它們有何不同?
2021-05-31 06:57:51
針對(duì)傳統(tǒng)的時(shí)間序列分析方法預(yù)測(cè)科學(xué)數(shù)據(jù)效果較差的特點(diǎn),提出了一種結(jié)合自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色理論的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。該方法利用度量時(shí)間序列相似性距離函數(shù),將時(shí)間
2008-12-31 23:56:5710 摘要:討論了序列圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,在傳統(tǒng)的光流場(chǎng)計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,提出了基于幀間差閾值法的快速光流算法。整個(gè)算法簡(jiǎn)單、有效,保證了序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟
2009-01-09 12:06:2329 時(shí)間序列包含的數(shù)據(jù)量大、維數(shù)高、數(shù)據(jù)更新快,很難直接在原始時(shí)間序列上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。該文提出一種基于序列重要點(diǎn)(SIP)的時(shí)間序列分割算法——PLR_SIP,用SIP組成的直線段近
2009-04-09 09:05:3326 針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)提出一種基于像素分類的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法通過(guò)亮度歸一化對(duì)圖像序列進(jìn)行預(yù)處理,用以降低光照變化造成的誤檢,根據(jù)場(chǎng)景中不同像素點(diǎn)的
2009-04-10 08:51:014 提出一種新的基于符號(hào)化表示的時(shí)間序列頻繁子序列的挖掘算法。利用基于PAA的分段線性表示法進(jìn)行降維,通過(guò)在高斯分布下設(shè)置斷點(diǎn),實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列符號(hào)化表示,利用投影數(shù)據(jù)庫(kù)
2009-04-22 09:46:0210 提出一種新的基于符號(hào)化表示的時(shí)間序列頻繁子序列的挖掘算法。利用基于PAA的分段線性表示法進(jìn)行降維,通過(guò)在高斯分布下設(shè)置斷點(diǎn),實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列符號(hào)化表示,利用投影數(shù)據(jù)庫(kù)
2009-04-22 09:46:2124 在金融市場(chǎng)、信息網(wǎng)絡(luò)以及電子商務(wù)等領(lǐng)域中積累了大量時(shí)間序列數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析,是數(shù)據(jù)挖掘研究中的重要方向之一。Microsoft 時(shí)序算法是一個(gè)新的預(yù)測(cè)算法,
2009-07-09 10:01:5921 隨著計(jì)算機(jī)軟、硬件的進(jìn)步,人們利用信息技術(shù)產(chǎn)生和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高。作為數(shù)據(jù)挖掘的重要研究課題之一,時(shí)間序列的挖掘與預(yù)測(cè)近幾年發(fā)展迅速。本文對(duì)時(shí)間序列
2009-08-18 10:08:3515 改進(jìn)GP分形理論的最近鄰序列預(yù)測(cè)算方法:針對(duì)現(xiàn)有的時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)算法中主觀性太強(qiáng)的缺點(diǎn),借助分形理論對(duì)時(shí)間序列作有效的分析。
2010-01-03 17:00:1812 如何提取和選擇時(shí)間序列的特征是時(shí)間序列分類領(lǐng)域兩個(gè)重要的問(wèn)題。該文提出MNOE(Mining Non-Overlap Episode)算法計(jì)算時(shí)間序列中的非重疊頻繁模式,并將其作為時(shí)間序列特征。基于這些
2010-02-08 15:41:247 該文針對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境未知性的特點(diǎn),基于部分可測(cè)馬爾科夫(POMDP)模型,結(jié)合認(rèn)知無(wú)線電頻譜偵測(cè)技術(shù),提出了一種新的多無(wú)線電多信道環(huán)境下信道狀態(tài)預(yù)測(cè)算法。該算法通過(guò)對(duì)信
2010-02-09 14:52:2910 采用卡爾曼濾波和小波的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法研究
流量預(yù)測(cè)是流量工程,擁塞控制和網(wǎng)絡(luò)管理的核心問(wèn)題。該文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的特點(diǎn),將卡爾曼濾波和小波分析混
2010-02-27 09:11:5617 該文提出FPM(Frequent Pattern Mining)算法充分考慮頻繁模式在時(shí)間序列中出現(xiàn)次數(shù)和分布。基于這些不同分布的頻繁模式擴(kuò)展MAMC(Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型提出FMAMC(Frequentpattern based
2010-03-06 11:16:5816 本文提出了一種基于相位差測(cè)量的故障檢測(cè)算法。該算法利用發(fā)送脈沖與反射脈沖對(duì)應(yīng)的相位差計(jì)算故障距離,采用貝葉斯頻譜估計(jì)算法對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,充分利用采集到的數(shù)
2010-08-05 17:07:5311 本文采用FTP圖時(shí)間序列方法對(duì)流程企業(yè)中的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,還介紹了 FTP 圖的基本概念和定義,提出基于FTP-圖的時(shí)間序列分析算法并編程實(shí)現(xiàn)等等。
2011-07-18 15:52:1419 算法大全_時(shí)間序列模型,有需要的下來(lái)看看
2016-01-14 17:59:560 三操作數(shù)的前導(dǎo)1預(yù)測(cè)算法糾錯(cuò)編碼模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)_王京京
2017-01-03 18:00:370 多尺度混沌時(shí)間序列在載流故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用_孟垚
2017-01-08 11:51:410 旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)Fuzzy_PID控制算法_陳蘇
2017-01-12 20:08:012 基于能量譜紋理分析的幀內(nèi)預(yù)測(cè)算_朱伶俐
2017-03-16 10:38:070 針對(duì)目前風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)精度較低的問(wèn)題,提出一種基于多尺度小波分解和時(shí)間序列法的混合風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,通過(guò)小波分解將風(fēng)速非平穩(wěn)時(shí)間序列分解為不同尺度坐標(biāo)上的平穩(wěn)時(shí)間序列,然后把分解后的各層序列重構(gòu)回原尺度
2017-10-21 09:40:093 針對(duì)高壓電塔在風(fēng)載荷作用下的應(yīng)力應(yīng)變問(wèn)題,提出一種基于非線性有限元的壽命預(yù)測(cè)算法。該算法根據(jù)高壓電塔高柔低質(zhì)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),并結(jié)合平均應(yīng)力動(dòng)態(tài)模擬電塔在風(fēng)載荷作用下的疲勞壽命,最終達(dá)到對(duì)高壓電塔的壽命
2017-11-15 16:16:1213 現(xiàn)有的基于隨機(jī)游走鏈路預(yù)測(cè)指標(biāo)在無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)上的轉(zhuǎn)移過(guò)程存在較強(qiáng)隨機(jī)性,沒有考慮在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上不同鄰居節(jié)點(diǎn)間的相似性對(duì)轉(zhuǎn)移概率的作用。針對(duì)此問(wèn)題,提出一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與隨機(jī)游走的鏈路預(yù)測(cè)算法。首先
2017-11-29 10:24:180 針對(duì)基于u-shapelets的時(shí)間序列聚類中u-shapelets集合質(zhì)量較低的問(wèn)題,提出一種基于最佳u-shapelets的時(shí)間序列聚類算法DivUshapCluster。首先,探討不同子序列
2017-11-29 15:26:124 鏈路預(yù)測(cè)算法。該方法通過(guò)局部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)定義共同鄰居緊密度,并引入?yún)?shù)調(diào)節(jié)不同網(wǎng)絡(luò)中緊密程度,最終刻畫網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的相似度。6個(gè)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)測(cè)試表明,相比共同鄰居(CN)、資源分配(RA)、Adamic-Adar( AA)、局部路徑(LP)、
2017-11-29 17:16:300 在供水管網(wǎng)中部署傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)獲取多個(gè)水質(zhì)參數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù),當(dāng)供水管網(wǎng)發(fā)生污染時(shí),高效準(zhǔn)確地檢測(cè)水質(zhì)異常是一個(gè)重要問(wèn)題。提出多變量水質(zhì)參數(shù)時(shí)間異常事件檢測(cè)算法( M-TAEDA),利用BP模型分析
2017-12-07 16:17:030 了一個(gè)基于分布式平臺(tái)上的時(shí)間序列局部相似性檢測(cè)算法。將CrossMatch算法實(shí)現(xiàn)在了分布式框架上,解決了計(jì)算資源不足的問(wèn)題。首先需要對(duì)序列進(jìn)行切分,分別放置在不同的節(jié)點(diǎn)上;其次,各節(jié)點(diǎn)分別處理各自序列的相似部分;最后,通過(guò)對(duì)結(jié)果進(jìn)行匯總
2017-12-08 17:16:440 針對(duì)模擬電路故障預(yù)測(cè)存在的非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題和傳統(tǒng)支持向量回歸( SVR)多步預(yù)測(cè)時(shí)出現(xiàn)的誤差累積問(wèn)題,提出了一種基于相空間重構(gòu)的自適應(yīng)殘差修正SVR預(yù)測(cè)算法。首先,分析了SVR多步預(yù)測(cè)方法
2017-12-11 15:57:191 時(shí)間序列同構(gòu)關(guān)系,經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)推導(dǎo)給出了時(shí)間序列同構(gòu)關(guān)系判定的法則,并基于此提出了同構(gòu)關(guān)系時(shí)間序列片段發(fā)現(xiàn)的算法。該算法首先對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)處理,然后分段擬合后對(duì)各時(shí)間序列分段進(jìn)行同構(gòu)關(guān)系判定。針對(duì)現(xiàn)實(shí)背景
2017-12-12 15:52:530 預(yù)測(cè)算法(TR_C M_PR算法)。首先,順序截取預(yù)測(cè)點(diǎn)前不同長(zhǎng)度的子軌跡,計(jì)算采用灰色GM(1,1)模型擬合各子軌跡的相對(duì)誤差及相應(yīng)的預(yù)測(cè)值;其次,對(duì)各子軌跡的相對(duì)擬合誤差進(jìn)行歸一化處理,根據(jù)處理后的結(jié)果設(shè)置各子軌跡預(yù)測(cè)值權(quán)重;最后,將各
2017-12-19 15:30:151 針對(duì)如何分配一個(gè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)滿足QoS要求的云服務(wù)和感知可能將要發(fā)生的QoS違規(guī)的問(wèn)題,提出一種基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的云服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法。該預(yù)測(cè)方法利用改進(jìn)的貝葉斯常均值(IBCM)模型,能夠
2017-12-20 17:12:580 針對(duì)低階Markov模型預(yù)測(cè)精度較差,以及多階Markov模型預(yù)測(cè)稀疏率高的問(wèn)題,提出一種基于Markov模型與軌跡相似度( MMTS)的移動(dòng)對(duì)象位置預(yù)測(cè)算法。該方法借鑒了Markov模型思想對(duì)移動(dòng)
2017-12-25 15:00:090 基于時(shí)序?qū)R的K近鄰分類器是時(shí)間序列分類的基準(zhǔn)算法.在實(shí)際應(yīng)用中,同類復(fù)雜時(shí)間序列經(jīng)常展現(xiàn)出不同的全局特性.由于傳統(tǒng)時(shí)序?qū)R方法平等對(duì)待實(shí)例特征并忽略其局部辨別特性。因此難以準(zhǔn)確、高效地處理此類具有
2017-12-25 16:37:010 本文在目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)中采用了數(shù)據(jù)挖掘的方法,提出了一個(gè)具體的基于移動(dòng)模式匹配的目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)算法。該方法通過(guò)不斷挖掘歷史移動(dòng)軌跡來(lái)構(gòu)造前綴共享樹的方法挖掘出頻繁移動(dòng)模式,之后通過(guò)模式匹配預(yù)測(cè)出目標(biāo)的移動(dòng)軌跡。仿真結(jié)果表明該算法的時(shí)間消耗和空間消耗較小,同時(shí)具有很高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
2017-12-27 17:01:161 針對(duì)移動(dòng)對(duì)象軌跡預(yù)測(cè)所面臨的數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題,即有效的歷史軌跡空間不能覆蓋所有可能的查詢軌跡,提出了一種基于迭代網(wǎng)格劃分和熵估計(jì)的稀疏軌跡預(yù)測(cè)算法(r IPDS-ICPEE)。首先,對(duì)軌跡區(qū)域進(jìn)行迭代
2017-12-29 11:26:561 本文針對(duì)現(xiàn)有的ML(Maximum Likelihood)檢測(cè)算法復(fù)雜度高,而傳統(tǒng)檢測(cè)算法性能不是很優(yōu)的問(wèn)題,提出了一種新的檢測(cè)算法。新的檢測(cè)算法結(jié)合ZF-OSIC和ML檢測(cè)算法,根據(jù)ZF-OSIC
2017-12-29 14:52:210 非雙曲型非線性系統(tǒng)同宿切面點(diǎn)和同宿橫截點(diǎn)的存在,使得在機(jī)器精度內(nèi)實(shí)現(xiàn)其時(shí)間序列軌跡重影變得十分困難。本文從原理上分析了同宿切面點(diǎn)對(duì)軌跡重影算法的影響,并給出可降低甚或避免同宿切面點(diǎn)對(duì)算法性能
2018-01-05 16:48:110 針對(duì)單一數(shù)據(jù)源預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能效果不佳以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)信息不完全等問(wèn)題,提出一種多數(shù)據(jù)源融合和基于雙重索引矩陣的隨機(jī)游走的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)( MSI-RWDIM)算法。該算法使用了蛋白質(zhì)序列、基因
2018-01-09 16:42:471 為了更好的對(duì)具有多尺度特性的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),運(yùn)用小波分析方法與回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合來(lái)創(chuàng)建小波回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。利用小波方法對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行處理,獲得不同層上的細(xì)節(jié)部分序列和概貌部分序列
2018-01-13 11:40:020 時(shí)間序列數(shù)據(jù)蘊(yùn)含趨勢(shì)信息,可以根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)信息提取趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn),達(dá)到壓縮數(shù)據(jù)、減少噪聲影響的目的。通過(guò)分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)信息,提出自適應(yīng)數(shù)據(jù)趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)提取算法。該算法不依賴任何先驗(yàn)知識(shí),根據(jù)數(shù)據(jù)
2018-01-17 10:53:5411 針對(duì)現(xiàn)有直覺模糊時(shí)間序列模型中直覺模糊關(guān)系組和確定性轉(zhuǎn)換規(guī)則過(guò)度依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的問(wèn)題,提出一種基于動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲(DTW,dynamic time warping)距離的長(zhǎng)期直覺模糊時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型
2018-02-08 16:14:020 針對(duì)現(xiàn)有長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)流檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性差、檢測(cè)精度與估計(jì)精度低的問(wèn)題,提出長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)流的并行檢測(cè)算法。基于共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)流的并行檢測(cè)算法中不同線程訪問(wèn)共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),線程之問(wèn)的同步
2018-03-06 15:54:270 傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)算法在歷史負(fù)荷序列無(wú)不良數(shù)據(jù)的條件下已能對(duì)短期負(fù)荷做出較為理想的預(yù)測(cè)。由于實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)在監(jiān)測(cè)、集抄、存儲(chǔ)過(guò)程中難免會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤或有所誤差,此時(shí)仍依靠傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè),可能在某些
2018-03-28 14:34:190 傳統(tǒng)時(shí)間序列相似度量算法在時(shí)間序列發(fā)生平移、時(shí)間軸伸縮等情況下,需要時(shí)間對(duì)齊等人工干預(yù),并且時(shí)間復(fù)雜度較高,不利于后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘處理。為此,基于系數(shù)矩陣弧微分提出時(shí)間序列相似度量算法。引入回歸分析
2018-03-29 09:45:190 針對(duì)現(xiàn)有的基于模式的序列分類算法對(duì)于生物序列存在分類精度不理想、模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題,提出密度感知模式,并設(shè)計(jì)了基于密度感知模式的生物序列分類算法-BSC。首先,在生物序列中挖掘具有密度感知的頻繁
2018-03-29 13:54:140 Apollo 障礙物行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)采用 MLP 多層感知機(jī)制,通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與規(guī)劃算法,達(dá)到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)路徑的目的。
2018-12-18 09:54:448695 預(yù)測(cè)是一件復(fù)雜的事情,在這方面做得好的企業(yè)會(huì)在同行業(yè)中出類拔萃。時(shí)間序列預(yù)測(cè)的需求不僅存在于各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中,而且通常需要對(duì)未來(lái)幾年甚至幾分鐘之后的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果你正要著手進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)
2021-02-14 11:34:002147 每個(gè)時(shí)間片的最大分?jǐn)?shù),并利用預(yù)測(cè)算法使得工人在完成該任務(wù)后盡可能處于任務(wù)密集區(qū)域,避免岀現(xiàn)工人沒有合適任務(wù)可執(zhí)行的情況發(fā)生,實(shí)現(xiàn)模型的最優(yōu)在線任務(wù)分配。在滴滴快車數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與BASIC、LLEP和CDP策略相
2021-03-22 11:47:3126 海面艦船的軌跡預(yù)測(cè)對(duì)預(yù)測(cè)精度和實(shí)時(shí)性具有較高要求,而艦船軌跡數(shù)據(jù)特征的高復(fù)雜度特性,導(dǎo)致傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法精度低、耗時(shí)長(zhǎng),難以達(dá)到良好的預(yù)測(cè)效果。為此,提出一種基于變分自編碼器的海面艦船軌跡預(yù)測(cè)算法
2021-03-30 09:53:425 鏈路預(yù)測(cè)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要研究方向,當(dāng)前的鏈路預(yù)測(cè)算法因可利用的網(wǎng)絡(luò)信息有限,導(dǎo)致預(yù)測(cè)算法的精確度受限為了提高預(yù)測(cè)算法的性能,采用改進(jìn)的 Adaboost算法進(jìn)行鏈路預(yù)測(cè)。首先根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)樣本建立
2021-04-08 11:21:2815 文中提出一種基于量子粒子群優(yōu)化策略的車聯(lián)網(wǎng)交通流量預(yù)測(cè)算法。根據(jù)交通流量數(shù)據(jù)特征建立對(duì)應(yīng)模型,將遺傳模擬退火算法應(yīng)用到量子粒子群算法中得到優(yōu)化的初始聚類中心,并將優(yōu)化后的算法應(yīng)用于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
2021-04-25 15:04:229 的相似度映射模型,從而在歷史水文時(shí)間序列中匹配出與預(yù)見期水文趨勢(shì)最相似的序列,從而達(dá)到水文趨勢(shì)預(yù)測(cè)的目的。為了證明所提方法的高效性和可行性,以太湖水文時(shí)間序列數(shù)據(jù)為對(duì)象進(jìn)行了驗(yàn)證。分析結(jié)果表明,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多元水文
2021-04-26 15:39:306 整體框架 目標(biāo)檢測(cè)算法主要包括:【兩階段】目標(biāo)檢測(cè)算法、【多階段】目標(biāo)檢測(cè)算法、【單階段】目標(biāo)檢測(cè)算法 什么是兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法,與單階段目標(biāo)檢測(cè)有什么區(qū)別? 兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法因需要進(jìn)行兩階
2021-04-30 10:22:0410070 的時(shí)間序列索引DSI,通過(guò)設(shè)置差值及差值等級(jí)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分段,使用區(qū)間樹快速查找不同長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)分段塊,并利用層次聚類算法優(yōu)化查詢結(jié)果集合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DSI索引的查詢效率優(yōu)于現(xiàn)有時(shí)間序列查詢索引。
2021-05-10 16:20:388 基于圖的隨機(jī)游走算法在預(yù)測(cè)論文影響力時(shí),僅利用學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的全局結(jié)構(gòu)信息而未考慮局部結(jié)構(gòu)信息,對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率造成影響。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種基于異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)和多變量隨機(jī)游走的論文影響力預(yù)測(cè)算法。通過(guò)
2021-05-24 14:42:301 的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)表示的鏈路預(yù)測(cè)算法,即每一時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)表示向量由歷史的表示向量計(jì)算得到,以反映節(jié)點(diǎn)在向量空間中的變化規(guī)律,同時(shí)結(jié)合節(jié)點(diǎn)間的高階鄰近特性,生成具有魯棒性的節(jié)點(diǎn)向量來(lái)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)
2021-06-02 14:23:0117 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下的局部路徑鏈路預(yù)測(cè)算法
2021-06-09 15:33:0323 基于RNN的GIS故障預(yù)測(cè)算法及系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2021-07-01 15:38:3730 ,如何才能為大家提供更好的服務(wù)。 如果可以根據(jù)儀表的過(guò)去表現(xiàn),根據(jù)供求規(guī)律來(lái)預(yù)測(cè)它的未來(lái)價(jià)值,那會(huì)怎樣呢? 準(zhǔn)確預(yù)測(cè)什么時(shí)間采取相應(yīng)策略來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo),這是一個(gè)不小的挑戰(zhàn),但對(duì)于這個(gè)挑戰(zhàn),其實(shí)是可以通過(guò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)來(lái)解
2021-11-18 15:58:361481 的影響,是一個(gè)時(shí)空依賴環(huán)境下的預(yù)測(cè)問(wèn)題,頗具挑戰(zhàn)性.提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)算法STPM,算法采用時(shí)空組件、屬性組件和融合組件預(yù)測(cè)公交車輛從起點(diǎn)站到終點(diǎn)站的總時(shí)長(zhǎng).其中,利用時(shí)空組件學(xué)習(xí)事物
2022-02-28 10:59:52481 今天給大家?guī)?lái)一篇實(shí)戰(zhàn)案例,本案例旨在運(yùn)用之前學(xué)習(xí)的時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)基礎(chǔ)理論知識(shí),用一個(gè)基于交通數(shù)據(jù)的實(shí)際案例數(shù)據(jù)演示這些方法是如何被應(yīng)用的。
2022-03-16 14:05:002156 01 時(shí)間序列分析的定義 1.1 概念 首先,時(shí)間序列定義為在一定時(shí)間間隔內(nèi)按時(shí)間順序測(cè)量的某個(gè)數(shù)量。時(shí)間序列分析是指將歷史數(shù)據(jù)分解為四部分來(lái)看——趨勢(shì)、周期、時(shí)期和不穩(wěn)定因素,然后綜合這些因素
2022-03-16 16:17:374093 , GBRT)等簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)模型,而且增強(qiáng)了這樣一種預(yù)期,即機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型需要以深度學(xué)習(xí)工作為基礎(chǔ),才能得到 SOTA 結(jié)果。
2022-03-24 13:59:241450 目前,日志異常檢測(cè)算法采用基于時(shí)間序列的方法檢測(cè)異常,具體為:日志結(jié)構(gòu)化 -> 日志模式識(shí)別 -> 時(shí)間序列轉(zhuǎn)換 -> 異常檢測(cè)。異常檢測(cè)算法根據(jù)日志指標(biāo)時(shí)序數(shù)據(jù)的周期性檢測(cè)出歷史
2022-12-09 10:47:051097 在處理時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)任務(wù)時(shí),損失函數(shù)的選擇非常重要,因?yàn)樗鼤?huì)驅(qū)動(dòng)算法的學(xué)習(xí)過(guò)程。以往的工作提出了不同的損失函數(shù),以解決數(shù)據(jù)存在偏差、需要長(zhǎng)期預(yù)測(cè)、存在多重共線性特征等問(wèn)題。
2023-02-14 09:19:532350
評(píng)論
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