基于小波分析和神经网络的网络流量预测

网络流量的准确预测对于提高网络服务质量与网络安全有很重要的作用.本文主要对流量序列进行小波分解和重构,并结合神经网络对网络流量进行预测,新的算法可以有效提高预测精度.通过分析神经网络及非线性预测模型的优劣,建立一个网络流量预测模型.同时利用实际采集的网络流量数据对模型进行仿真,证实该模型可以有效控制由各种因素导致的误差,从而提高网络流量的预测精度.     

兼容多种动车组转向架分解组装设备的设计与应用

通过分析多种型号动车组转向架的分解和组装工艺,提炼出配套检修设备需具备的功能,并设计制造了兼容多种动车组转向架分解组装的设备,经过试用,设备满足使用需求,提高了检修装备的兼容性和通用性.     

智能交通信号线控模型研究

城市交通信号的设置是为了保证交叉口的交通安全以及最大的通行能力。现有的绝大多数交叉口的信号配时一般都是先对交叉口各个方向上的流量进行调查,根据所得的统计数据,对交叉口进行配时。由于交通流的随机性,这种定配时方案很明显存在着严重的缺陷。根据系统分解与协调的原理,本文所设计的信号线控模型分为用于控制各单个路口的一级模糊控制单元以及协调主干道绿信比的二级控制单元。仿真结果表明,本文所设计的信号线控模型车辆延误量比定配时方案有明显提高。最大可达到32．8％。     

利用小波包分析进行雷达图像消噪研究

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理.小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力.本文对小波包分析进行了改进,解决了频率混叠问题,其消噪效果更佳,具有更为广泛的应用价值.     

小波神经网络在舰载雷达多路径效应检测中的应用

针对海面反射对舰用电子支援措施(ESM)产生的多路径效应,研究了多路径反射信号模型,采用删除构造小波网络的结构,探讨了运用小波网络对多路径效应进行检测的方法.     

对称-反对称正交多小波滤波器序列的参数化设计

多小波由于它具有良好的性质已成为小波研究者们研究的热点.在多小波的研究中多小波基的构造是它的一个重要研究课题.由于单小波经过十几年的发展理论非常完善,并且已经构造出具有不同特点的单小波基.因此,从单小波基出发来构造多小波是一种简便而有效的方法.给出了利用单小波基将一类对称-反对称正交多小波滤波器序列参数化的设计方法,可使得多小波的应用更广泛,使用更灵活.     

X射线安检仪人包自动绑定方法研究

为解决铁路旅客运输中用X射线安检仪对旅客行包进行安检时,人工判断行包所属旅客工作难度大、效率低的问题,提出一种结合人脸探测及时间关联的人包信息绑定与输出显示系统。在不改变X射线安检仪和装置结构的基础上,在X射线安检仪入口处设置监控摄像机对旅客放置行包过程进行图像采集,通过算法合理计算旅客放行包与安检机采集行包X射线图像时间差,并用人脸分类器快速筛选出含有对应人脸的图像,与行包X射线图像自动绑定。通过实际软硬件调试和人包绑定实验数据分析证明方法的有效性。     

应用小波变换检测噪声中的信号

研究了基于小波变换的信号检测问题,提出了多分辨似然比的概述,表明对检测问题存在一些特定的时频空间,在其中信号的大部分能量得到保存,而噪声能量很快减少,因此应用小波变换,通过对特定的时频空间的似然比分析较容易判断噪声是否存在信号。     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

主要是针对故障滚动轴承的非平稳振动信号提出了一种应用小波函数的时一频分布分析方法,对故障特征进行提取,并借助Matlab语言编程实现对故障滚动轴承信号特征频率的仿真,与理论公式计算结果基本吻合。