基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究_杨楠.caj

Parzen window estimation probability density

行程时间波动性是反映道路交通网络可靠性的重要指标,行程时间的波动结构包括突变性与持续性两部分。利用迭代累积平方和算法对行程时间波动的结构性变点进行检测,对行程时间波动的突变性进行辨识。将结构性变点以虚

针对风电功率预测问题,在现有预测方法和概率性区间预测的基础上,提出基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法采用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络(LSTM)的输入

针对杂波分布不均匀且密度未知的多目标跟踪问题,提出一种基于稀疏度阶数优化的杂波密度估计算法.首先,剔除在跟踪门内的潜在目标测量,获取杂波测量集;其次,从杂波测量集中构造“稀疏度阶数-超立方体容积”的样

在统计学中，估计量的相合性是指随着样本容量的增大，估计量会越来越接近被估计参数的真实值。 对于服从多元正态分布的总体，我们关心的参数通常是均值向量 和协方差矩阵 。如果 和 分别是 和 的

这是百度“深度学习”训练营的“人流密度估计”竞赛赛题公布。

基于核密度特征的改进CV图像分割方法，韩守东，，本文提出了一种基于核密度特征估计的交互式图像分割方法。通过对单个像素进行RGB空间里的核密度估计，使用一个颜色分布代替像素值

程序实现了基于蒙特卡洛的含源配电网随机潮流计算，并通过平滑核密度函数重构了状态变量的分布情况。

在本文中，提出了通过对频率零附近的累积归一化周期图应用拟合优度检验来估计潜在的长期依赖时间序列的存储参数的方法。 大量模拟研究的结果表明，与传统的频域估计器相比，这种新的估计器性能良好，后者是基于Wh

波动性:高级内存取证框架