- 涉及一种基于滚动式地铁人流量混合预测方法，采用的是双预测算法，双预测通道的模式;双预测方法指的是预测用到了ELM神经网络和LSSVM两种算法混合组成。双预测通道指的是采用两个不同的滚动序列基数进行预测。最后根据不同方式确定权重大小，并且得到混合预测数据模型。
- 关键字：
ELM LSSVM 滚动 权重 混合 201808
- 具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究,粒子群优化(PSO)算法是一种群智能优化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是对鸟群捕食行为的仿生模拟，通过鸟群之间的集体协作，快速搜寻并找到最优解。其基本的进化方程如下：
- 关键字：
惯性 权重 研究 算法 优化 量子 行为 粒子 具有
- 基于具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用,粒子群优化(PSO)算法是一种群智能优化算法，最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出，其基本思想是对鸟群捕食行为的仿生模拟，通过鸟群之间的集体协作，快速搜寻并找到最优解。其基本的进化方程如下：
- 关键字：
惯性 权重 研究 应用 算法 优化 具有 量子 行为 粒子
- 我们研究了一种改进的加权融合算法，采用二次加权的方法，并引入了最优比例权重的概念，先对单个传感器进行加权，再对整体进行加权融合，目的是使算法性能达到最优。通过实验进行仿真，结果表明，算法稳定性较高，融合效果好。
- 关键字：
仿真 传感器 数据融合 权重 加权平均 200912
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