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为构建径向基函数神经网络模型，以相空间重构理论为基础，提出基于粒子群的自动搜索算法，并以Logistic映射和水声信号作为研究对象，把该算法与同类算法进行比较。实验结果表明，该算法在训练准确率和收敛速
提出一种新的网络流量预测方法。该方法根据网络流量历史值用灰色模型GM(1,1)进行预测，并用自适应过滤法对GM(1,1)预测时产生的残差进行修正，从而达到较高的预测精度。该方法综合了GM(1,1)预测
针对不确定滞后系统，提出一种基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制方法。该方法将预测思想引入自适应逆控制中，采用四阶龙格库塔法与GM（2,1）灰色模型相结合作为预测模型，用模糊神经网络作为自适应逆
神经网络、灰色系统已成为提供预测与决策支持的有力工具。本文针对城市用水量的预测这一实际问题，分别讨论了基于时间系列的神经网络和灰色系统理论的城市用水量预测效果。通过实例进行预测，比较两
·摘要： 研究优化网络性能问题,因网络流量数据具有很强的突发性和自相似性等分形特征,引起系统流量不稳定和不精确,用传统网络流量预测模型预测准确低.为解决上述问题,提出一种基于小波变换(WT)的自回归(AR)预测模型,首先对原始流...
·摘 要:短时交通流预测是交通诱导与控制的关键技术之一．传统的预测方法难以预测短时状况下具有较强不确定性的交通流．根据交通流信号在不同的时频域空间的不同特性，提出一种组合小波分析和非参数回归的短时交通流预测方法，并对其原理进行了详细分析和描...