基于Parzen窗的概率密度估计

风电场输出功率的多时段联合概率密度预测,杨明,朱思萌,风电场输出功率波动性较强,难以精确预测,掌握其输出功率的分布规律对含有风电场电力系统的运行决策具有重要意义。本文在分析风

应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度。针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤

提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理，认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式，利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的

基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测

人群密度估计对于人流监控与人群安全具有重要意义。针对现有算法主要通过不同尺度感受野来学习特征,而无法高效利用多尺度特征的问题,文中设计了一个基于通道域注意力机制的特征融合模块。该模块可以在训练模型时学

核密度估计算法背景建模。有成功运行的代码和测试视频。有算法讲解论文

这里面是UCF的人群密度数据集，适合做人群密度估计这方面的算法研究

概率密度预测能够给出未来风电功率可能的波动范围、预测值出现的概率及不确定性等更多信息,提出基于经验小波变换(EWT)和分位数回归森林的短期风电功率概率密度组合预测模型。首先,采用新型自适应信号处理方法

基于概率密度分布的骨干网网络流量特征研究，高翔，苏广文，了解骨干网网络流量特征有助于提高网络性能分析，科学的进行网络规划设计。建立精确的网络流量仿真模型对设计高性能网络协议、高

基于谱概率密度的短波猝发信号检测算法，王萌，刁鸣，针对短波恶劣信道下猝发信号盲检测与起止时刻提取问题，提出一种基于短时傅里叶变换谱归一化概率密度函数的算法，利用谱归一化概