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搜索资源 - moving least square
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给定一个N*N 的方形网格，设其左上角为起点◎，坐标为（1，1），X 轴向右为正，Y 轴向下为正，每个方格边长为1。一辆汽车从起点◎出发驶向右下角终点▲，其坐标为（N， N）。在若干个网格交叉点处，设置了油库，可供汽车在行驶途中加油。汽车在行驶过程中应遵守如下规则：
求汽车从起点出发到达终点的一条所付费用最少的行驶路线。-Given an N* N square grid, set the upper left corner as a starting point ◎, c
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给定一个N*N 的方形网格，设其左上角为起点◎，坐标为（1，1），X 轴向右为正，Y 轴向下为正，每个方格边长为1。一辆汽车从起点◎出发驶向右下角终点▲，其坐标为（N， N）。在若干个网格交叉点处，设置了油库，可供汽车在行驶途中加油。汽车在行驶过程中应遵守如下规则：
求汽车从起点出发到达终点的一条所付费用最少的行驶路线。-Given an N* N square grid, set the upper left corner as a starting point ◎, c
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A hybrid least squares support vector
machines and GMDH approach for river
fl ow forecasting-This paper proposes a novel hybrid forecasting model, which combines the group
method of data handling (GMDH) and the least squares supp
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基于MLS（移动最小二乘），点控制的图形变形- image deformation based on moving square least
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增广最小二乘的递推算法对应的噪声模型为滑动平均噪声，扩充了参数向量和数据向量H（k）的维数，把噪声模型的辨识同时考虑进去。最小二乘法只能获得过程模型的参数估计，而增广最小二乘法同时又能获得噪声模型的参数估计，若噪声模型为平均滑动模型，，则只能用RELS算法才能获得无偏估计。当数据长度较大时，辨识精度低于极大似然法。-Augmented least squares of recursion algorithm corresponding noise model for moving average
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针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平均模型进行预测。最后各预测模型预测值组合叠加得到最终的短期风速预测值。仿真结果表明该方法具有较高的预测准确度。-In order to improve short-term wind speed pr
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