渐消记忆离散GM(1,1)模型及其递推算法

考虑新旧数据对预测效果具有不同影响,对原始数据建立了一种改进的滑动平均预处理方法。在此基础上, 通过引入遗忘因子对新旧数据进行不同加权,提出了渐消记忆离散GM (1,1)模型。针对GM(1,1)模型求解计算开 销大的问题,给出一种渐消记忆离散GM(l,1)模型的在线实时递推预侧算法。将该模型及递推算法用于交通事故预 测和区域货物周转量预测,结果表明渐消记忆离散GM(1,1)模型加强了模型的实时跟踪能力,在避免矩阵求逆的同 时,提高了预测精度。     

渐消记忆离散GM(1,1)模型及其递推算法

考虑新旧数据对预测效果具有不同影响,对原始数据建立了一种改进的滑动平均预处理方法.在此基础上,通过引入遗忘因子对新旧数据进行不同加权,提出了渐消记忆离散GM(1,1)模型.针对GM(1,1)模型求解计算开销大的问题,给出一种渐消记忆离散GM(1,1)模型的在线实时递推预测算法.将该模型及递推算法用于交通事故预测和区域货物周转量预测,结果表明渐消记忆离散GM(1,1)模型加强了模型的实时跟踪能力,在避免矩阵求逆的同时,提高了预测精度.     

基于背景统计的ROI提取方法

针对基于视觉特征的ROI提取算法的不足和图像噪声的影响,借鉴图像分块的思想,提出了一种基于背景像素点统计模型进行ROI提取的算法。该算法基于图像分块,消除了噪声作为显著视觉特征时对ROI提取的影响。将该算法运用于室内监控图像中的ROI提取实验。结果表明,所提算法能实现多种情况下感兴趣区域的自动准确提取。