提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型,该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实 现了小波分解系数的多尺度组合预测 .首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解,得到指定尺度下的 近似系数和相关尺度下的小波系数,然后利用 LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测,通过小波重 构可以求得相应的预测值 .结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验,研究了预测点与历史记录数据的 相关关系 .预测结果表明,使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精 度,同时 LS-SVM

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针对当前行人检测方法实时性和精度不能同时兼顾的问题,提出基于YOLOv3改进的实时行人检测算法。本算法对YOLOv3模型进行改进,融入标签平滑,增加多个尺度检测,并采用k-means算法得到模型中的anchors值,实现自动学习行人特征。通过在Caltech数据集上测试结果表明,改进后的YOLOv3行人检测算法mAP(mean Average Precision)达到了91.68%。在分辨率1 920×1 080的视频下,运行速度超过每秒40帧,满足实时行人检测的需求。在Daimler、INRIA行人检测数据集测试结果表明,该改进模型同样具有良好的性能,从而验证该模型具有良好的鲁棒性和泛化能力。