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2Dwavelet
- 此程序用提升法实现第二代小波变换 ％％ 我用的是非整数阶小波变换 ％％ 采用时域实现,步骤先列后行 ％％ 正变换：分裂，预测，更新； ％％ 反变换：更新，预测，合并 ％％ 只做一层（可以多层，而且每层的预测和更新方程不同）-the procedure used to upgrade method is the second generation wavelet transform%% I use a non-integer-order wavelet transform%%
煤岩破裂电磁辐射的监测及应用
- 利用煤岩变形、破裂过程的电磁辐射监测技术可以预测、预报煤岩动力灾害。文章采用ＶＣ++6.0开发设计了基于Ｗｉｎｄｏｗｓ平台的电磁辐射连续监测软件,根据动态数据交换(ＤＤＥ)和多线程技术实现了进程、线程间的通信及多信号的实时采集、显示和分析,为煤岩动力灾害的预测、预报提供了先进的技术手段。-use of coal and rock deformation and rupture process of electromagnetic radiation monitoring technology f
GISapplicationinforecastingproducts
- 地理信息系统(Geographic Information System简称GIS)是在计算机软硬件支持下,与采集、存储、管理、描述及 分析地球表面与空间地理分布有关数据的空间信息系统。随着多元化和多学科的交叉发展,其在气象行业的应用也日趋广 泛、深入。 -GIS application in forecasting products
thedevelopmentalforecastmodelofmaximumuseablefrequ
- 台湾国立中央大学太空科学研究所的一篇硕士论文,只要研究了电离层的最大可用频率的预报,文中提出了这种最大频率的预测模式,并将结果与proplab的预测结果相比较,效果比较满意.对研究电离层的同志没是很好的参考资料.-Taiwan National Central University Space Science Institute, a master' s thesis to study the ionosphere as long as the maximum usable frequen
imageprocessing
- 此程序用提升法实现第二代小波变换 我用的是非整数阶小波变换 采用时域实现,步骤先列后行 正变换：分裂，预测，更新； 反变换：更新，预测，合并 只做一层（可以多层，而且每层的预测和更新方程不同） -This program uses lifting to achieve the second generation wavelet transform me to a non integral order wavelet transform time-domain realization of
Forecasting-and-residual-test
- 灰色预测和残差检验 可用于预测人口等功能 也可以预测一些数据-Gray prediction and residual test can be used to predict the population of other functions can also predict some of the data
xbsj
- 小波神经网络实现短期电力负荷预测，神经网络模型及其BP学习算法。 -Wavelet neural network short term load forecasting, neural network model and BP learning algorithm.
320dd
- Opencv动态图像跟踪，预测，卡尔曼编程-Opencv dynamic image tracking, forecasting, Kalman programming
mouse_kalman
- 利用VC6.0编写，基于OPenCV库的Kalman滤波程序，对鼠标的运动进行Kalman滤波、预测和跟踪。-Use VC6.0 to write, based on Kalman filtering procedures OPenCV library of mouse movement Kalman filtering, forecasting and tracking.
2
- 此程序用提升法实现第二代小波变换 我用的是非整数阶小波变换 采用时域实现,步骤先列后行 正变换：分裂，预测，更新； 反变换：更新，预测，合并- This program to enhance the method used to achieve the second generation wavelet transform I use a non-integer order wavelet transform time-domain implementatio
kalman
- 卡尔曼滤波的代码，c++完成，能够用在实时预测等等方面-Kalman filtering code, c++ to complete, can be used in real-time forecasting, etc.
AP_cluster
- 对波段样本进行划分并选取特征波段之后使用最小二乘算法建立预测模型-Samples were divided on the band and select the feature band after forecasting models using least squares algorithm
huisemoxingyuce
- 灰色预测模型matlab,灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程-Matlab of gray prediction model, gray model GM (1,1) procedures for the second fitting and the same dimension metabolism to improve the forecasting process
predictive-coding
- 预测编码的m文件，主要针对数字图像处理上机实验所编写的预测编码程序，利用的是简单的预测模板与图像进行卷积得到经预测编码后的图像。-M file of predictive coding, predictive coding procedures, written mainly for digital image processing, machine experiments use simple forecasting templates and image convolution to get
cnn
- 用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-Chaos theory and neural network short-term load forecasting, neural network input is essential to choose the program implemented in matlabl choice of embedding dimension based on chaot
moxingyuece3
- 高速铁路路基沉降是一个复杂的系统过程,涉及不同时期、不同工况,选用单一的预测模型不足以反映路基整体的变形规律.Logistic模型及Verhulst模型的曲线均为S形,可以反映全过程的地基沉降与时间的关系.针对路基填筑期和降水期两个时段利用MATLAB软件编制程序计算模型参数,得到Logistic模型和灰色Verhulst模型,进而求得两者的最优加权组合模型.对比结果表明:在路基填筑期由两者的最优加权组合模型预测得到的结果与实测结果较吻合,拟合精度高于单一模型 而在降水期Verhulst模型的预
wurane2e
- 指出了城市的主要污染物长期以来对城市居民造成了直接的危害，为更好地反映其污染变化趋势、加强污染防治工作和预防严重污染事件的发生，研究了污染预测方法，开展了污染预报工作。借助于MATLAB极强的非线性处理能力，来解决大气环境主要污染物自身复杂多变的问题，探讨了将MATLAB技术应用到空气污染的主份因子分析及预测领域中。-Pointed out that the city has long been the main pollutants of urban residents a direct ha
(RBF)-neural-network-forecasting
- 使用径向基（RBF）神经网络实现混沌预测的一个例子。-Use of radial basis (RBF) neural network forecasting an example of chaos.
ten-importance-means-of-matlab
- 包括了matlab灰色预测模型以及其他重要的绘图分析思路-Including matlab gray forecasting model and other important plot analysis of ideas
kalman-tracking
- 基于卡尔曼滤波的目标轨迹跟踪预测 最优化自回归数据处理算法-Kalman filter based tracking target trajectory optimization autoregression forecasting data processing algorithms