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对犯罪时间序列的预测对帮助公安部门更好地掌握犯罪动态,实现智能犯罪发现具有重大意义。针对犯罪时间序列预测的计算需求,结合真实犯罪数据集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。该模型通过ARIMA预测出
针对信道对声音信号的卷积效应，提出了一种基于粒子群优化的盲解卷积新算法。利用信号的时间可预测性作为盲解卷积的解卷测度，采用粒子群优化算法对基于该测度的代价函数进行优化求解，从而成功得到解卷积滤波器系数
结合了混沌优化的粒子群算法，可快速找到全局最优点，避免陷入局部最优点。
本文是一篇关于算法的描述，文中主要介绍了粒子群算法的应用与改进。
ESN(回声状态网络)是一种新型的递归神经网络,可有效处理非线性系统辨识以及混沌时间序列预测问题.针对ESN学习算法中可能存在的解的奇异问题,利用岭回归方法代替原有的线性回归算法.通过贝叶斯或Boot
在电路系统中，电解质电容的故障与否对电路的健康状态有着很大的影响。提出应用一种粒子群优化粒子滤波算法对电解质电容进行状态估计以及剩余寿命的预测。该算法使用NASA已公布的电容数据集，建立一种指数结合多
为解决粒子群优化后期搜索速度较缓慢，易陷入局部最优的问题，提出一种基于强引导粒子群与混沌寻优相结合的电力系统无功优化算法，该算法在采用强引导型粒子群的基础上引入混沌优化以进一步提高全局寻优能力，即在粒
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粒子群算法优化的粒子滤波,非常基础。程序可下载,不懂可以私信问我。希望能够帮助到大家,谢谢
利用粒子群优化小波神经网络进行车位预测，仿真结果显示预测精度较高
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