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基于EEMD的疲劳信号降噪方法研究,李想,陈隽,经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)是一种实现信号自适应分解的数据处理方法,总体经验模态分解(ensembl
英文版的论文贝叶斯
基于数据挖掘的交通流预测模型2022修订版综合文献中的一节ppt课程2022年修订版本
交通噪声与交通流状态的关系研究,胡永举,,本文结合交通流理论和噪声传播理论,提出一种全新的交通流状态判定方法,给出了具体的检测方法和数值处理方法,以及对交通流状态
本文主要研究基于时频图像处理技术的多分量信号分离方法。通过对多分量信号的时频图像进行处理,可以有效地实现信号分离。本文提出的方法在时频域建模的基础上,通过优化算法对信号进行分离,得到各个分量的时频图像
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基于马尔可夫链和灰色Verhulst模型的短期交通流量预测方法
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论文研究-企业财务困境的多分类器混合组合预测.pdf, 为了降低单分类器财务困境预测的不确定性和不稳定性,本文通过多分类器组合来提高预测效果,提出了企业财务困境预测的多分类器混合组合模型,实现了并联组
这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说,我们对目前的交通预测方法进行了总结,并且对它们进行了分类。然后,我们列举了应用交通预测的常见领域,以及这些应用任务的最新进展。
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