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针对传统的自回归积分移动平均(ARIMA)模型和长短时记忆(LSTM)单元在基站流量预测中没有利用基站(BS)间合作关系的问题,提出一种利用由用户群体在不同基站下访问产生的基站合作关系的流量预测(TPBC)算法。首先,通过基站之间的合作关系构建基站合作网络,并对此合作网络进行社区划分得到基站社区;然后,通过格兰杰因果关系检验方法寻找与目标基站同一社区且关系最紧密的若干基站,作为目标基站的合作基站;最后,使用LSTM和词嵌入层(Embedding)搭建混合神经网络,并根据目标基站和合作基站的流量信息进行流量预测。实验结果表明,TPBC在基站流量预测上的均方根误差(RMSE)相比ARIMA和LSTM分别减小了29.19%和27.47%。TPBC能有效提高基站流量预测准确率,在流量卸载和绿色节能等领域具有重要意义。 相似文献
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一种改进的LSB数字图像隐藏算法* 总被引:9,自引:0,他引:9
目前针对常用的LSB信息隐藏,SPA分析(sample pair analysis)和RS方法(regularand singular groups method)能以很高的精度估计出图像中隐藏信息的比率。基于几何变换的性质,提出了一种可用于图像置乱技术的亚仿射变换,并利用矩阵编码思想改进LSB的嵌入方式,从而使嵌入数据获得了较好的抗隐写分析性能。实验结果表明,该算法能有效抵抗RS和SPA隐写分析,并保持图像的直方图统计特征,且适用于灰度图像和彩色图像,易于实现。 相似文献
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QY25K型汽车起重机伸缩吊臂的有限元分析 总被引:8,自引:3,他引:8
以ANSYS有限元分析软件为工具,对QY25K汽车起重机伸缩吊臂结构进行有限元分析,运用节点自由度耦合技术模拟各节臂的连接,所得结果与实测值较相吻合,可为吊臂的设计提供有价值的参考。 相似文献
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