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wavePredict
- 随着新的数学工具小波分析的实用化为基于NN负荷预测模型性能的改善提供了理论依据对于电力系统负荷非线性时间序列的辨识在预测方法研究中应给予重视在本文所用的基于小波原理和NN融合的预测原理是具有强的非线性时间序列的辩能力由研究和仿真表明它能有效提高预测的精度-with new mathematical tools wavelet analysis based on NN into practical load forecasting model to improve the performance
nonlinear_time_series_analysis
- 非线性时间序列分析的简单教程,浅显易懂,适合初学者.-Nonlinear time series analysis
short-termloadforecastingwithchaostimeseries
- 文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
Matlab
- 卡尔曼滤波器是一个对动态系统的状态序列进行线性最小误差估计的算法，一般用于线性系统。一般在运动跟踪领域中摄像机相对于目标物体运动有时属于非线性系统，但由于在一般运动跟踪问题中图像采集时间间隔较短，可近似将单位时间内目标在图像中的运动看作匀速运动，采用卡尔曼滤波器可以实现对目标运动参数的估计。-Kalman filter is a state sequence of linear dynamic systems smallest error estimation algorithm for lin
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序