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·摘 要:从收敛速度、网络稳定性、泛化性能及预测结果等方面分析BP网络和小波神经网络的预测过程，探讨了差异的原因．发现：（1）BP网络预测稳定性强，易取舍数值，但预测速度较慢，预测精度不够理想；（2）小波网络预测速度快，精度高，泛化性能好，...
·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...
·摘 要:提出了一种基于离散小波变换的预测膜蛋白跨膜螺旋区段数目和位置的方法。以PDB代码为1F88的膜蛋白为例，描述了该方法对跨膜螺旋区段的数目和位置的预测分析过程。为了测试方法的实际效果，采用19条膜蛋白序列作为测试集，并将预测结果与D...
·摘要： 针对应用服务器系统中存在的软件老化现象,监测系统资源消耗的性能参数,采用粗糙小波网络建立系统老化预测模型.该模型首先采用信息熵约简方法化简系统性能参数,从而确定粗糙小波网络的输入变量;然后采用自适应遗传算法对网络结构和...