基于神经网络的城市轨道交通短期客流预测研究

该文结合神经网络来研究城市轨道交通中短期客流预测问题。设计出了基于自回归神经网络的轨道交通客流预测模型、模型描述及其模型训练算法。通过matlab仿真实验来验证预测模型的性能,优于将最小二乘支持向量机与离散一维Daub4小波分析结合起来预测效果。     

基于神经网络的城市轨道交通短期客流预测研究

该文结合神经网络来研究城市轨道交通中短期客流预测问题。设计出了基于自回归神经网络的轨道交通客流预测模型、模型描述及其模型训练算法。通过matlab仿真实验来验证预测模型的性能,优于将最小二乘支持向量机与离散一维Daub4小波分析结合起来预测效果。     

回归神经网络预测模型归一化方法分析

该文运用几种常见数据归一化方法分别对自回归神经网络动态预测模型的预测性能进行分析,结果说明不同数据归一化处理对模型的性能影响非常明显,运用最大运算法进行归一化处理要优于其它几种常见归一化方法。     

Lorenz混沌控制同步的保密数据通信

对基于Lorenz混沌控制同步的保密数据通信的研究,根据所要的传送信号,将混沌系统中的某一参数加以改变,通过Lorenz控制方法,在混沌系统同步的基础上分别识别出系统的原参数和改变后的参数,进行分析比较后复原传送信号。利用Lyapunov稳定性定理,严格证明了同步方法的正确性。     

动态数据挖掘研究

提出了一种新的数据挖掘形式--动态数据挖掘(DDM),寻求在不断更替产生的动态数据信息中找出能被应用的知识.给出动态数据挖掘的体系结构,并分析了动态数据挖掘实现过程,运用滑动窗口与动态数据窗口动态采集与处理动态新增数据,同时运用后续数据进行挖掘结果评价,用K标号法平滑地使用动态目标数据集进行数据挖掘,得出了一个动态数据挖掘测试算法.     

新型旋转激光扫描系统轴系调整与误差标定

旋转激光扫描系统是一种基于精密转台结合多路激光的空间多目标并行角度传感系统。为改善系统光源性能,设计了一种采用光纤从外部导入光源的新型轴系结构。但是当激光以一定角度穿过中空的转轴进入镜组后,若倾斜入射柱镜,将导致出射的扫描光面型发生变化。针对此问题,研究了一种基于平行线的传递性的激光光轴姿态的调整方法,并借助激光跟踪仪测量平台,分别对光轴与转轴轴系进行拟合,建立了对光轴倾斜误差的标定方法。实验结果表明,调整后光轴与转轴轴线的空间夹角优于0.15°,完全满足扫描光截面中心直线度对激光入射柱镜的角度要求。该调整方案可用于系统的装配环节,使扫描光更加接近理想平面,有助于系统测量精度的提升。     

回归神经网络预测模型归一化方法分析

该文运用几种常见数据归一化方法分别对自回归神经网络动态预测模型的预测性能进行分析,结果说明不同数据归一化处理对模型的性能影响非常明显,运用最大运算法进行归一化处理要优于其它几种常见归一化方法。