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时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。 相似文献
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基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。 相似文献
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精密单点定位作为一种全球卫星导航系统高精度定位方法,模糊度固定是决定其定位精度和收敛时间的关键因素,也是实现精密单点定位完好性监测的前提条件。传统的精密单点定位模糊度固定方法采用星间差分的形式,忽略了卫星端相位偏差的快速变化特性,当切换基准卫星时导致用户计算复杂度增加,甚至需要重新固定模糊度。针对上述问题,设计了一种零基准非差相位模糊度固定方法:服务端采用零基准条件估计卫星端硬件偏差小数部分,用户端使用服务端产品固定非差载波相位模糊度,从而得到精密单点定位模糊度固定的坐标解。创新设计一种偏差零基准精密单点定位模糊度固定策略,实现了非差形式的模糊度固定,从而避免参考星的切换所带来的精密单点定位模糊度重新固定问题,并且能够为精密单点定位完好性监测提供算法基础。实验验证结果表明,零基准模糊度固定方法的坐标估计精度优于3cm,相比浮点解精密单点定位方法提高30%~44%,并且能够改善E方向与N方向的精度差异。 相似文献
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用分子动力学( MD)方法,对( PEG/NG/BTTN)/NPBA/HMX/AP/PEG/N-100//HTPB/TDI复杂的推进剂/衬层模型体系进行295 K-NVT模拟研究,展示了组分分子的浓度分布和迁移状况,发现HMX和NPBA分子有向界面层迁移趋势,而AP则呈平均分布态势。以RDX等量取代HMX后所得新配方的MD模拟研究表明,前者拉伸模量( E)、体模量( K)和剪切模量( G)、柯西压( C12-C44)和K/G值均有明显下降,表明新配方的刚性、强度和延展性均有下降;新配方中引发键(N—NO2)最大键长(1.528?)明显大于原配方中相应值(1.503?),预示新配方感度增大、安全性将下降;比较RDX、HMX与其他组分之间的结合能,前者小于后者,预示新配方的相容性较差。 相似文献