混合密度网络相关论文
风电概率预测能够为新型电力系统安全运行提供关键的边界条件。提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题，并且提高隐式模型的可解......
时间序列是生活中很重要的数据对象,在各个领域都广泛存在,包括金融财务数据,气象观测数据,飞行物的运动轨迹数据等都是以时间序列......
3D人体姿态估计是在计算机视觉任务中最热门的研究领域之一,通过利用图像信息或视频信息来估计其中的人体关节点位置,并构成完整的......
高精度副反射面调整机构,主要应用在大口径高频段的反射面天线上,为了满足大口径天线副反射面调整技术的发展趋势,尤其对于在运转......
为解决从2D骨架序列进行3D人体姿态估计中的深度模糊性问题,提出一种基于混合密度网络和逐元素注意力机制(Element-wise Attention......
混合密度网络无需对先验分布做任何假设,可以直接依据历史数据任意逼近其分布密度函数,更适合用其研究金融时间序列。基于混合密度......
以NSCAT散射计数据为例，介绍了一种神经网络反演海面风场的方法．风速的反演是基于多层感知器网络；多解风向的反演是基于多层感知器网......
【摘要】本文提出了运用混合密度网络计算流动性指标的密度分布，并将其纳入到VaR框架计算股市的流动性风险。首先，构建了一个股票市......
针对辐照效应实验数据，研究了多维数据不确定度评定问题。将径向基函数神经网络与混合密度模型相结合，建立了基于径向基函数神经网络......
利用地震数据估计储层参数具有不确定性。传统神经网络等方法可视为一个复杂函数,不适用于不确定性问题。针对这一问题,以砂体厚度......
伴随音乐的舞蹈作为一种艺术表现形式,丰富着人类的文化生活,并激发着大众的创作热情。编舞工作通常由专业的编舞家完成,专业性极......
台风是一种最具破坏性和毁灭性的极端自然灾害。中国位于西北太平洋西岸,是全球台风最活跃的地区,其中以南中国海海域及其沿岸地区......
基于混合密度网络模型估计金融时间序列的时变条件密件，提出数值模拟方法计算Expected Shortfall。对香港恒生指数的实证研究表明，混......
针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无......
