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最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。 该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。这种算法也被称为 Widrow-Hoff LMS 算法，在自适应滤波器中得到广泛应用， 其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

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火车时刻表数据从官方获取，包含当前开行的7143个车次的所有数据（车站，票价等），共54663条记录。 本站的时刻表数据库将不断更新，但由于数据量庞大，无法做到每次都及时更新，如需最新数据库请和本人联系。 近期受数据源变动的影响，数据库和数据处理程序重新开发，部分数据库字段有所调整，在此给您带来的不便表示歉意，敬请希望继续关注本站。 应广大网友的要求，调整后的数据库中增加了“里程”和“列车类型”字段，方便大家计算票价。“票价”和“里程”字段改为数字类型，“历时”改为时间型，方便计算和统计。数据库中车次和站序两个字段被设为联合主键，便于索引和查询。对于动车和高铁来说，票价字段依次代表一等座、二等座和特等座，对于其他车次来说，票价字段依次代表硬座，硬卧，软座，软卧。 其中，详细的车次信息如下： C字头城际列车：160个车次 D字头动车组：　958个车次 G字头高速动车：523个车次 Z字头直快列车：52个车次 T字头特快列车：296个车次 K字头快速列车：1220个车次 普快列车：　　 845个车次 Y字头旅游专列：6个车次 L字头临时列车：48个车次 Q字头列车：　　3个车次 S字头列车：　　32个车次 为了使数据冗余量和查询速度最优，所有的列车时刻数据均为一张表。表结构如下： 表：Train 字段及数据类型： ID 文本 列车车次 Type 文本 列车类型（普快，空调快速，动车…） S_No 数字 站序 Station 文本 车站 Day 数字 日期（当天，第2天，第3天） A_Time 时间 到达时间 D_Time 时间 离开时间 Distance 数字 里程 P1 数字 硬座/一等座票价 P2 数字 硬卧/二等座票价 P3 数字 软座/特等座票价 P4 数字 软卧票价 数据库查询示例 /*站站查询：从枣庄站到北京站的所有列车（两种不同方式的SQL语句）*/ Select T1.* From Train T1, Train T2, Train T3 Where T2.Station='枣庄' and T3.Station='北京' and T2.S_No < T3.S_No and T2.ID=T3.ID and T1.ID=T2.ID Select * From Train Where ID in (Select T1.ID From Train T1 Inner Join Train T2 on T1.ID=T2.ID Where T1.Station='枣庄' and T2.Station='北京' and T1.S_No < T2.S_No)

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