【摘 要】
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研究信号优化问题,针对信号中的混合噪声,大大降低了信号的精度和准确性,影响了对真实信号特征的提取,为了消除存在于信号中的混合噪声,提出了一种基于二阶段噪声检测的滤波算法。先通过小波空域法处理由高斯噪声控制的小波系数;根据脉冲噪声控制的小波系数幅度的特点,结合中值滤波算法,构造一种能检测出脉冲噪声控制的小波系数的检测器,处理检测出的小波系数;最后用二次处理后的小波系数进行信号重构,可以去除混合噪声;
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研究信号优化问题,针对信号中的混合噪声,大大降低了信号的精度和准确性,影响了对真实信号特征的提取,为了消除存在于信号中的混合噪声,提出了一种基于二阶段噪声检测的滤波算法。先通过小波空域法处理由高斯噪声控制的小波系数;根据脉冲噪声控制的小波系数幅度的特点,结合中值滤波算法,构造一种能检测出脉冲噪声控制的小波系数的检测器,处理检测出的小波系数;最后用二次处理后的小波系数进行信号重构,可以去除混合噪声;仿真实验表明方法有效可行并优于单一的小波空域相关去噪法和软阈值去噪法,而且能够较好地去除混合噪声,达到提
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针对浮动车技术的特性以及低浮动车采样率条件下信号交叉口给行程时间估计造成的影响,提出了一种新的浮动车路段行程时间估计方法。利用感应线圈的流量数据计算出周期内的动态排队长度,根据信号周期内的最长排队长度确定受交叉口影响区域,剔除该区域内的浮动车数据,计算浮动车在区域外的正常行程时间以及区域内的延误时间,最终求得浮动车的路段平均行程时间。仿真结果表明了本算法的可用性,为浮动车行程时间设计提供了参考。
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研究撤侨预测模型优化问题,目前对国家撤侨方案预测模型的研究不够。安全撤侨要有科学、合理、及时的撤离方案。为改善模型中复杂时变系统的预测效果,采用系统动力学方法,对国家撤侨方案预测模型进行研究。分析了A国在B国动荡时期撤出侨民的步骤,构建了影响撤离侨民的各元素因果回路图与存量流量图,建立了国家采用客车、客轮、客机等交通运输工具进行撤侨的系统动力学模型。利用Vensim软件进行仿真,并经实践证明,建立
电力系统负荷预测通过对历史数据分析,预测未来需求,利用经典的Kohonen网络、Elman神经网络和粒子群优化算法建立级联网络预测模型,为了对电力系统短期精确预测,提出了处理非线性问题和解决负荷预测问题。对级联网络预测模型不但能够综合各种单一预测模型的优点,而且能够随时间的推移使结构不断变化,可以减少负荷预测的工作量。用三种神经网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,验证了级联网络预测算法的有
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