- 涉及一種基于滾動式地鐵人流量混合預測方法，采用的是雙預測算法，雙預測通道的模式;雙預測方法指的是預測用到了ELM神經網絡和LSSVM兩種算法混合組成。雙預測通道指的是采用兩個不同的滾動序列基數進行預測。最后根據不同方式確定權重大小，并且得到混合預測數據模型。
- 關鍵字：
ELM LSSVM 滾動 權重 混合 201808
- 具有量子行為的粒子群優化算法慣性權重研究,粒子群優化(PSO)算法是一種群智能優化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是對鳥群捕食行為的仿生模擬，通過鳥群之間的集體協作，快速搜尋并找到最優解。其基本的進化方程如下：
- 關鍵字：
慣性 權重 研究 算法 優化 量子 行為 粒子 具有
- 基于具有量子行為的粒子群優化算法慣性權重研究及應用,粒子群優化(PSO)算法是一種群智能優化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是對鳥群捕食行為的仿生模擬，通過鳥群之間的集體協作，快速搜尋并找到最優解。其基本的進化方程如下：
- 關鍵字：
慣性 權重 研究 應用 算法 優化 具有 量子 行為 粒子
- 我們研究了一種改進的加權融合算法，采用二次加權的方法，并引入了最優比例權重的概念，先對單個傳感器進行加權，再對整體進行加權融合，目的是使算法性能達到最優。通過實驗進行仿真，結果表明，算法穩定性較高，融合效果好。
- 關鍵字：
仿真 傳感器 數據融合 權重 加權平均 200912
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