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一种改进残差重采样算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子滤波算法对非线性非高斯系统有很好的估计性能,但是存在较为严重的退化问题.重采样算法的提出,有效缓解了粒子滤波器的退化问题.但重采样算法本身也存在一定问题,针对残差重采样和残差系统重采样算法进行研究,并提出改进算法.该改进算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题,减少了运算量,提高了运行效率.仿真结果表明该算法的运行效率明显高于残差重采样和残差系统重采样2种算法,并且随着粒子数目的增加,这种优势表现地更加显著. 相似文献
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无线多媒体传感器网络WMSN因感知视频等信息的优势而被广泛应用,但受天气、光照等外因干扰,所采集视频图像常含有较为严重的噪声。因此,在低信噪比条件下进行视频图像去噪是保证WMSN视频监测有效性和可靠性的关键。在分析WMSN视频图像特征的基础上,首先对其进行周期性采集、分帧及帧差等预处理;然后对关键帧运用K SVD训练DCT冗余字典以充分稀疏表示图像特征,并采用基于残差比的改进型Batch OMP实现关键帧去噪及重构,而对残差帧则基于DCT冗余字典进行稀疏去噪处理;最后,叠加去噪后的关键帧和残差帧,从而整体上实现低信噪比WMSN视频图像的去噪及重构。实验表明,本算法能更加有效地、较为快速地滤除视频图像噪声,适用于低信噪比WMSN视频图像去噪。 相似文献
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《计算机工程与科学》2014,(7)
为了提高对话务量的预测精度以及建模的速度,针对当前移动通信话务量预测受到多种因素的影响,提出了基于支持向量机残差补偿的多因素灰色话务量预测模型。该模型通过灰色关联分析法确定影响话务量的主因素变量,然后用多变量灰色模型进行预测,再用粒子群优化的最小二乘支持向量机进行残差序列预测,以实现残差补偿。实验结果表明,该预测模型具有所需样本小、预测精度高的优点,为话务量网络管理提供了一种新的预测工具。 相似文献
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针对现有的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)故障诊断方法只能提取单尺度特征,丢失了故障敏感信息,无法正确表达电机轴承的健康状态的问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale Convolutional Neural Network,MSCNN)故障诊断方法,将多尺度特征提取整合到传统的CNN结构中。通过不同尺寸的卷积核捕获信号的多尺度特征,使模型获得多样性的特征表达;引入注意力机制(Attention Mechanism,ATT),对提取的特征自适应的评分和赋值,将注意力集中在敏感特征上,让模型学习到高级特征;最后利用公开数据集进行实验验证,结果表明,所提方法诊断精度高,具有较好的泛化性能。 相似文献
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目前,我国高速公路拥堵程度居高不下,而交通流预测作为实现智能交通系统的重要一环,若能对其实现高精度的预测,那么将能够高效地管理交通,从而缓解拥堵。针对该问题,提出了一种考虑时空关联的多通道交通流预测方法(MCST-Transformer)。首先,将Transformer结构用于不同数据的内在规律提取,然后引入空间关联模块对不同数据间的关联特征进行挖掘,最后,借助通道注意力整合优化全局信息。采用广东省高速公路数据,实现了两小时内92个收费站的高精度流量预测。结果表明:MCST-Transformer优于传统机器学习方法以及部分基于注意力机制的时间序列模型,在120 min预测跨度下,相比贝叶斯回归,MAPE降低了5.1%;对比Seq2Seq-Att以及Seq2Seq这些深度学习算法,所提方法的总体MAPE也能降低0.5%,说明通过多通道的方式能够区分不同数据的特性,进而更好地预测。 相似文献