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马尔可夫预测模型在工业SO2排放量中的应用* (2008年)
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马尔可夫预测模型是将
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系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型,它不仅充分发挥了
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预测模型和马尔可夫预测模型的优点,而且因为马尔可夫链理论的引入,有效地解决了
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预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低问题。首先建立GM(1,1)
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动态拟合模型,并以此作为工业SO2排放量发展变化的动态基准线模型,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差等指标的分析计算,最终以概率形式分析和预测工业SO2排放量的发展变化区间。理论分析和实践都表明,该
2023-03-20 15:57:36
742KB
自然科学
论文
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基于多目标
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狼群算法的无功电压优化
基于多目标
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狼群算法的无功电压优化
2023-03-19 13:12:39
5.17MB
算法
人工智能
最优潮流
MATLAB
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易语言
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按钮克星
易语言
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按钮克星源码,
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按钮克星,激活按钮,取得当前活动窗口句柄,枚举所有子窗体,是否活动窗口,激活窗口
2023-03-15 15:11:15
4KB
易语言灰色按钮克星源码
灰色按钮克星
激活按钮
取得当前活动窗
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GM1N_
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预测_GM1n预测_GM模型_
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预测,可以根据少量的信息样本,来进行精准合理的预测
2023-03-10 10:16:00
5KB
灰色预测
GM1n预测
GM模型
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HTML DIV+CSS 模板下载
2023-03-06 19:50:55
335KB
网页模版
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【预测模型】
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理论GM模型地区PM2.5预测【含Matlab源码 499期】.zip
【预测模型】
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理论GM模型地区PM2.5预测【含Matlab源码 499期】.zip
2023-03-06 09:09:19
74KB
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用矩阵
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绝对关联度理论确定最佳噪声监测点。
噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种:一种是通过对周围环境(例如交通流量,建筑物分布等)的理论模拟来产生噪声图;另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前,文献主要集中在考虑更多因素,这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中,在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素,但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此,获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是,很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中,利用矩阵
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绝对关联度理论,我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现,用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高,而精确度最高。 然后,我们在总数中确定最低的一个,并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据,我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法,我们优化了大约2
2023-02-27 17:53:29
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Noise
surface
bias;
optimal
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矩阵
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绝对关联度及其意义 (2009年)
首次提出了矩阵
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绝对关联度的概念,并对相应性质进行了数学证明,给出了曲面
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关联分析的实例验证.已有
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关联理论只能进行序列之间的关联分析,其几何意义是曲线之间的整体相似性比较;给出的矩阵
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绝对关联度可以进行相同维度矩阵之间的关联分析,其几何意义是曲面之间的整体相似性比较.矩阵
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关联分析有望为诸如环境监测点位优化、图像处理中的人脸部位提取等二维信号处理提供新的技术手段.
2023-02-27 11:30:58
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自然科学
论文
1
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按钮克星源码
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按钮克星源码
2023-02-25 18:04:09
154KB
易语言
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【灰度预测】基于
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模型实现电力负荷预测含Matlab源码.zip
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2023-02-23 20:32:08
648KB
matlab
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