平滑参数

摘要： 对于指数平滑预测模型的参数设置,为克服现行的经验法、试算法和枚举法的弊端,本文提出了回归法.该方法将回归所得的平滑参数估计值作为指数平滑预测模型的预测参数,针对三类指数平滑预测模型,对应构造指数平滑随机过程,以此建立指数平滑回归模型,随之进行指数平滑参数估计.实验模拟中,参数估计的结果说明该方法是可行的,假设检验的结果证明该方法是可信的.实证应用显示,回归法确实能够有效规避经验法、试算法和枚举法在平滑参数设置上存在的非全域取值、非连续取值、非自适应取值、非最优取值等弊端,且预测效果更佳.

摘要： 对于指数平滑预测模型的参数设置,为克服现行的经验法、试算法和枚举法的弊端,本文提出了回归法。该方法将回归所得的平滑参数估计值作为指数平滑预测模型的预测参数,针对三类指数平滑预测模型,对应构造指数平滑随机过程,以此建立指数平滑回归模型,随之进行指数平滑参数估计。实验模拟中,参数估计的结果说明该方法是可行的,假设检验的结果证明该方法是可信的。实证应用显示,回归法确实能够有效规避经验法、试算法和枚举法在平滑参数设置上存在的非全域取值、非连续取值、非自适应取值、非最优取值等弊端,且预测效果更佳。

摘要： 本次在建立潜在产出的估算模型的基础上,结合我国1986至2017年经济数据的特征,讨论了HP滤波测算潜在产出的不同平滑参数选择问题.结果表明:(1)两种滤波器大致上反映了1986-2017年我国产出缺口率正负交替波动的经济周期情形.(2)运用平滑参数6.25的HP滤波计算出来的结果比运用平滑参数100的HP滤波计算出的结果更符合经济我国经济的真实发展状况,且通过前者的计算可以发现目前中国的经济增长率与潜在经济增长率基本持平,这表明中国的经济资源利用基本达到最大化.(3)基于平滑参数6.25的HP滤波分析结果显示未来的经济增长率仍然至少有达到6％的潜力,以此为依据可以作为未来经济发展政策制定的参考数据.

摘要： 文章在明确HP滤波法与潜在经济增长率相关内容的基础上,说明了HP滤波法在地区经济增长率测算中的应用方法,并结合某地区的现实案例展开了实证分析。同时,结合实证分析结果,提出了推动产业高级化发展、实施收入分配制度改革等一系列提升地区潜在经济增长率的建议。

摘要： 本文针对机器人运动规划中必须解决的路径平滑问题,对常用的分段插值算法进行对比分析,紧密联系实际,说明其局限性,提出了基于三阶参数样条插值的机器人路径平滑的研究.解决了机器人在实际运动规划中出现的拐点及曲率不连续的问题,以机器人本身的硬件能力做参数调整.仿真实验表明调参后的路径平滑效果很好.

摘要： In order to investigate the role of probabilistic neural network(PNN)in the prediction of financial dis-tress,and to overcome the difficulties caused by the smoothing parameter estimation and the high space complexi-ty of the existing PNN, a novel adjustable parameter particle swarm optimization is proposed to optimize the smoothing parameter of PNN.Besides,an improved fuzzy c-means based on adjustable parameter particle swarm optimization is employed to achieve the instance selection for financial distress prediction,and then the combina-tion of adjustable parameter particle swarm optimization and improved fuzzy c-means method are employed to help to overcome the shortcomings of PNN.The method hybridizing fuzzy-means and PNN based on improved PSO is proposed in the prediction of financial distress.An empirical study of listed companies in China is conducted, and the evaluation of the proposed model is validated.The results showed that the proposed method has a superior capacity in financial distress prediction compared with other artificial intelligent methods,such as neural network,decision tree,and support vector machine.In addition, the proposed method also improves the long-term financial distress prediction performance.%为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题.提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究.结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期预警方面具有一定效用.

摘要： 本文分析了The Hodrick-Prescott(HP)滤波器传输特性和指数增长时间序列的频率域特性,分别定义HP滤波器和指数增长时间序列的3dB带宽,推导了它们的计算公式。给出了由HP滤波器3dB带宽包含谐波数确定平滑参数λ的方法,建议对宏观经济时间序列进行初始值归一化以改善HP滤波器分析效果。通过HP滤波器对我国国内生产总值GDP(1952-2010)宏观经济时间序列的分析,说明上述方法可以有目的效控制趋势分量的精度和波动分量的幅度,为HP滤波器处理不同宏观经济序列选择平滑参数提供了依据。

摘要： 在放射性测量和实验中由于能谱数据的统计涨落以及固有的电子学噪声的影响,对后续能谱数据处理包括找峰、确定峰位置、确定峰边界、精确计算峰面积以及能谱定性定量分析有很大的影响,所以本文基于Matlab平台对能谱数据平滑方法作了深入研究,通过编程实现了重心法、小波法、多项式最小二乘移动平滑法和傅里叶变换平滑法,并依次改变其平滑参数和平滑次数来比较四种平滑方法对同一能谱的平滑结果,通过实验发现三点重心法和五点重心法进行两次平滑得到的平滑结果最令人满意,同时重心法在处理能谱数据时不会出现负值从而避免了能谱的失真;小波法在改变其去噪阈值时可以明显的观察到采用penalty阈值去噪时可以很好的去除高频成分同时尽可能保留原始谱的所有信号;傅里叶变换法在去除噪声方面也有很好的效果,而且它的编程和实现也较为简单;多项式最小二乘移动平滑法在分别采用三点、五点、七点平滑能谱时,七点平滑效果最好在平滑过程中当选取得窗口越宽其噪声减小的也就越多,同时平滑次数越多信噪比也就越高,所以其平滑效果在四种平滑方法中也最为突出.

摘要： 本文在AR(p)与指数平滑组合预测模型的基础上,一方面对于传统指数平滑模型,采用了动态平滑参数:另一方面,对于AR(p)模型的参数估计采用积分求解法,从而估计精度较传统的最小二乘法有较大的提高.最后,将这两种模型结合起来构成新的改进的AR(p)与指数平滑组合预测模型,并用于预测油田产油量.应用实例证明,改进的AR(p)与指数平滑组合预测模型有更高的预测精度.从而表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.

摘要： 在模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型的基础上,通过对传统指数平滑模型的分析,提出了动态平滑参数的概念,并由此建立了平滑权重对时间序列能够适应的新的指数平滑模型,较完整地解决了传统模型初值难以选取,平滑参数适应性差和系统预测偏差大等问题,从而较传统指数平滑模型有较高的预测精度,并将这两种模型结合起来构成新的改进的模糊AR(p)与指数平组合预测模型,并应用于预测油田产油量.应用实例证明,改进的模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型具有更高的预测精度.从而表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.

摘要： 本文提出了一种基于快速模糊C-均值算法(AFCM)和OLS算法相结合的AFOLS训练算法,该算法根据训练数据自动给出网络隐中心的平滑参数,缩小了网络规模,有效提高了网络的训练速度和分类性能.利用实测的四类飞机目标数据对其进行了性能检验,实验结果验证了该训练算法的有效性.

摘要： 随着多媒体在网络上的大量应用,人们对视频流传输和存储的服务质量的要求越来越高.但是网络状态的不确定性使视频流传输和存储变得困难,现有的视频流传输方式对这个问题没有有效的解决.此文基于准确地估计网络状态可以灵活调整视频流发送和存储的流量的想法.根据RTP/RTCP协议提供的反馈信息,计算数据包丢失率来评估网络阻塞状态,提出一种网络状态评估算法,并通过对数据包丢失率的平滑处理,提高了视频流传输和存储的平稳性和可靠性.

摘要： 随着多媒体在网络上的大量应用,人们对视频流传输和存储的服务质量的要求越来越高.但是网络状态的不确定性使视频流传输和存储变得困难,现有的视频流传输方式对这个问题没有有效的解决.此文基于准确地估计网络状态可以灵活调整视频流发送和存储的流量的想法.根据RTP/RTCP协议提供的反馈信息,计算数据包丢失率来评估网络阻塞状态,提出一种网络状态评估算法,并通过对数据包丢失率的平滑处理,提高了视频流传输和存储的平稳性和可靠性.

摘要： 随着多媒体在网络上的大量应用,人们对视频流传输和存储的服务质量的要求越来越高.但是网络状态的不确定性使视频流传输和存储变得困难,现有的视频流传输方式对这个问题没有有效的解决.此文基于准确地估计网络状态可以灵活调整视频流发送和存储的流量的想法.根据RTP/RTCP协议提供的反馈信息,计算数据包丢失率来评估网络阻塞状态,提出一种网络状态评估算法,并通过对数据包丢失率的平滑处理,提高了视频流传输和存储的平稳性和可靠性.

摘要： 随着多媒体在网络上的大量应用,人们对视频流传输和存储的服务质量的要求越来越高.但是网络状态的不确定性使视频流传输和存储变得困难,现有的视频流传输方式对这个问题没有有效的解决.此文基于准确地估计网络状态可以灵活调整视频流发送和存储的流量的想法.根据RTP/RTCP协议提供的反馈信息,计算数据包丢失率来评估网络阻塞状态,提出一种网络状态评估算法,并通过对数据包丢失率的平滑处理,提高了视频流传输和存储的平稳性和可靠性.

摘要： 随着多媒体在网络上的大量应用,人们对视频流传输和存储的服务质量的要求越来越高.但是网络状态的不确定性使视频流传输和存储变得困难,现有的视频流传输方式对这个问题没有有效的解决.此文基于准确地估计网络状态可以灵活调整视频流发送和存储的流量的想法.根据RTP/RTCP协议提供的反馈信息,计算数据包丢失率来评估网络阻塞状态,提出一种网络状态评估算法,并通过对数据包丢失率的平滑处理,提高了视频流传输和存储的平稳性和可靠性.

摘要： 本发明公开一种多车型参数自适应的参考线平滑方法和系统，该方法包括：步骤一，使用高精地图，定位自车全局位置，根据决策给出目标车道信息；步骤二，计算自车在以原始道路中心线为参考线的Frenet坐标系下的起始坐标；步骤三，从起始坐标开始，等距采样离散原始参考点，并获取对应的车道宽度，再判断自车所在的当前车道的邻道状态，构造出自车可行驶区域；步骤四，构造参考线平滑的代价函数和约束条件，调用优化算法求解库对优化需优化的参考点，得到最优化结果；步骤五，计算出所述最优化结果对应朝向角及曲率，输出平滑后的参考线。本发明可以根据车型参数调节参考线平滑程度，降低轨迹规划难度并提升规划算法的稳定性、舒适性及安全性。

摘要： 本发明涉及基于CUDA加速的平滑薄板样条形变参数计算方法，与现有技术相比解决了平滑薄板样条形变在图像配准任务中控制点数较多时计算时间长的缺陷。本发明包括以下步骤：三维待配准特征点和模板特征点的处理；对待配准点矩阵进行QR分解；平滑薄板样条形变参数的计算。本发明利用GPU的并行架构对大矩阵代数运算做了并行化，实现了平滑薄板样条形变参数快速计算，有效提升了图像配准算法的运行效率。

摘要： 本发明公开一种多车型参数自适应的参考线平滑方法和系统，该方法包括：步骤一，使用高精地图，定位自车全局位置，根据决策给出目标车道信息；步骤二，计算自车在以原始道路中心线为参考线的Frenet坐标系下的起始坐标；步骤三，从起始坐标开始，等距采样离散原始参考点，并获取对应的车道宽度，再判断自车所在的当前车道的邻道状态，构造出自车可行驶区域；步骤四，构造参考线平滑的代价函数和约束条件，调用优化算法求解库对优化需优化的参考点，得到最优化结果；步骤五，计算出所述最优化结果对应朝向角及曲率，输出平滑后的参考线。本发明可以根据车型参数调节参考线平滑程度，降低轨迹规划难度并提升规划算法的稳定性、舒适性及安全性。

摘要： 一种基于PSO参数整定的移动机器人平滑轨迹规划方法，包括以下步骤：步骤1，获取室内场景的全局静态栅格地图，建立移动机器人工作环境的二维地图模型，栅格地图的每个节点代表当前位置是障碍物或可通行区域，并确认起始点和目标点；步骤2、设计改进A*算法的评价函数，并基于改进A*全局路径规划算法进行寻路，得到参考路径；步骤3、根据路径规划后得到的路径中的控制节点，利用经验参数的纯跟踪算法实现参考轨迹跟踪控制；步骤4、基于PSO算法对纯跟踪参数的智能化调试，选择迭代过程中适应度最优的轨迹，从而生成一条可行轨迹。

摘要： 本发明公开了一种基于GM‑PHD的运动参数估计组合平滑滤波方法，解决了GM‑PHD滤波方法没有充分利用现有信息的技术问题。实现包括使用GM‑PHD滤波器；目标状态信息获取；差分获取初步目标速度估计值；分速度并行处理得到平滑后的速度估计值；获取速度估计值的平滑差值；计算平滑后速度估计值的补偿值；获得组合平滑滤波速度估计；对获取的目标状态信息实时更新，完成对目标状态信息实时的运动参数估计组合平滑滤波。本发明利用位置差分获取速度估计值、对速度估计值组合平滑并对GM‑PHD滤波器中目标状态速度信息更新，获得更贴近实际的速度估计值，实时用于对目标状态的检测与跟踪，提高了跟踪精确度。

摘要： 本发明属于能耗预测领域，提供了一种基于三参数指数平滑的能耗预测方法及系统。其中，该方法包括获取设备历史时间段内的能耗数据；将获取的能耗数据分别进行利用具有季节性的指数平滑加法模型和季节性求和自回归移动平均模型进行拟合；将上述两个模型的拟合结果与设定加权值进行加权求和，得到设备的能耗预测值；其中，两个模型的拟合结果的加权值之和等于1。

摘要： 本发明公开了一种变分光流模型平滑参数的自适应方法，包括步骤：1)应用SLIC算法进行图像序列的超像素分割；2)分别计算每个超像素区域的图像品质参数，包括对比度、分辨率及图像信噪比；3)利用图像品质参数值及sigmoid函数计算每个超像素区域的变分光流模型平滑参数。通过本发明可以有效提高同一图像序列中不同图像区域的平滑参数契合度，进一步提高了变分光流模型算法准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于概率神经网络的监测系统及其平滑参数优化方法，属于人工智能以及卫星导航技术领域。所述监测系统包括输入层、模式层、求和层、比较层以及输出层模块；所述参数优化方法包括：1)初始化参数；2)初始化粒子速度和位置；3)更新粒子速度和位置；4)计算粒子适应度；5)更新粒子的历史最优值；6)更新粒子的全局最优值；7)判断是否满足监测系统要求，若为真跳至10)；否则跳至8)；8)判断全部粒子是否处理完毕，若是跳至9)，否则跳至4)；9)判断是否到达最大迭代次数，若是跳至10)，否则跳至3)；10)输出粒子的适应度函数。本发明垂直方向最小可检测故障可控制在35m；可有效控制漏检率和误警率。

摘要： 根据示例性方法，平滑模块可用于从一组最严格的参数开始，使用有序列表的多组平滑参数迭代地执行平滑操作，直到平滑操作成功。该方法包括生成多组平滑参数的操作，包括第一组平滑参数、第二组平滑参数和插入其中的至少一组平滑参数；对于每组平滑参数，对原始参考线段执行二次规划(QP)平滑操作，直到QP平滑操作成功；以及根据由成功的QP平滑操作生成的平滑参考线段来控制ADV。

摘要： 本发明公开了一种嵌入平滑参数的信用风险评分方法，包括以下步骤：步骤1.数据集准备，将大数据集群上的数据文件转换成csv文件，并处理数据中的缺失值、类别变量和日期变量等，用作线下单机模型训练的样本；步骤2.变量分箱，运用常见的分箱方法，例如等频分箱、卡方分箱、best‑ks分箱、决策树分箱等，对变量分箱。本专利针对经典的信用评分技术中存在的不同分箱之间评分相对差异较大的问题，通过嵌入平滑参数和K‑Fold交叉验证进行修正，其中平滑参数依赖变量分箱中违约正常比的均值、方差及先验参数，最终对原有的评分方法进行了一个调和加权平均，将变量各个分箱的信用评分调整为可解释的范围，并提高了模型稳定性。