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针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高. 相似文献
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对海杂波存在目标和没有目标两种情况进行时频分析,其时频分布图表现出明显的特征差异,在没有目标时,时频分布图比较发散,存在目标时,时频分布图中有较集中且与目标多普勒频移对应的最优曲线。利用这种差异,文章提出了基于时频分布的目标检测方法。时频分布检测方法通过查找算法得到该最优曲线,并取该最优曲线所有点的和值作为判断目标存在与否的依据。通过实测数据仿真表明该方法能够提高海杂波环境下目标检测性能。 相似文献
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基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。 相似文献
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小波分析在地质雷达数据去噪中的运用 总被引:1,自引:0,他引:1
地质雷达广泛运用于公路建设和检测中,而传统的滤波去噪方法已不能满足数据处理的运用要求.通过运用小波与小波包分析进行数据处理,能够取的良好的去噪效果. 相似文献