基于k近邻的预测方法

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关于PERT预测方法的介绍，PERT是利用网络分析制定计划以及对计划予以评价的技术。

分析了天气因素对光伏出力的影响,选择预报技术较为成熟的气象信息和能反映光伏变化趋势的波动分量作为分类特征。针对传统预测算法在突变天气条件下预测精度较低的问题,提出基于近邻传播聚类和回声状态网络的组合算

回顾了常见的通胀跟踪预测方法，并以此为基础对CPI走势进行了预测分析。研究发现，不同的预测方法在预测精度和适用范围上存在差异。模型的选择需要结合具体的经济环境和数据特征进行判断。

在实际应用中,近邻技术具有简单、快速、高效的特点,受到研究人员的青睐。近来自然最近邻被提出并应用到离群检测和聚类中,鉴于自然最近邻消除了参数k 设置的特点,本文将自然最近邻的概念应用到逆k 最近邻、互

针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable

针对用户在获得位置服务的同时,用户的位置隐私可能会被泄露的问题,采用协作的分布式模型,移动终端和LBS服务器这两端都使用k-匿名机制,提出基于k-匿名的均衡增量近邻(KHINN)查询方法。该方法在移动

基于K-近邻算法的人体步态识别，张腾腾，赵桐，针对步态特征提取时涉及到的维数高、变换复杂等问题，提出一种新的步态特征提取方法，即利用加速度传感器采集人体侧向、垂直方向

首先介绍了K-L变换和近邻法判别的原理;然后以MATLAB R2009b为实验平台,分别利用类间散布矩阵和总体散布矩阵作为K-L变换的的产生矩阵,对ORL人脸库的400幅图片进行K-L变换,一部分作为

基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法