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6 个结果
  • 简介:首先,提出了基于Kmeans算法的非等分论域划分方法.其次,针对传统数据模糊化存在的不足,对数据模糊化方法进行了改进.最后,将模型应用于对上海市消费价格总指数的预测,并通过与现有方法进行对比,验证了模型的有效性.

  • 标签: 模糊时间序列 非等分论域划分 数据模糊化
  • 简介:高通量测序技术的飞速发展让生物信息领域迎来了大数据时代。新技术在提供海量生物遗传信息的同时,也给分析这些数据带来了新的挑战。DNA序列比对是信息分析流程中的关键步骤,为后续的变异检测提供序列比对信息。2015"深圳杯"数学建模夏令营B题以DNA序列比对为研究课题,希望参赛学生给出序列快速比对的最佳方案。本文简要点评了各参赛队伍的解答情况,然后介绍了现有DNA序列比对软件中用到的算法和数据结构。

  • 标签: 字符串匹配 DNA序列比对 哈希算法 字典树 后缀数组 BWT压缩
  • 简介:本文考虑一个周期的汽车租赁调度问题,在直接调运的前提下,首先以汽车租赁公司的总收益最大和总短缺损失最小为目标,建立多目标优化模型;然后提出了基于启发式的双层排序综合择优算法;最后对汽车租赁案例进行了实证研究。

  • 标签: 汽车租赁 多目标优化 启发式算法
  • 简介:广州抽水蓄能电站和惠州抽水蓄能电站开停机计划不够合理,导致两个蓄能电站不能实现均衡使用。针对此问题,提出在参照预测的日负荷曲线的基础上,利用加速变步长算法确定两个电站的调度方案,并运用回归分析预测法对每个电站的日抽水量进行预测。据此,可以合理安排两个蓄能电站的工作位置,避免机组的频繁启停,使其能够更好地发挥调峰填谷、调频、调压、提供备用等作用。

  • 标签: 抽水蓄能电站 调度方案 加速变步长算法 回归分析预测
  • 简介:对于具有一定机动能力的弹道式再入目标跟踪问题,稳定性好、鲁棒性强、收敛精度高的估计方法是保证跟踪精度的关键。针对再入运动模型和测量体制的强非线性以及目标机动引起的滤波精度下降问题,提出一种将强跟踪滤波(STF)和基于三阶球面-向径容积规则的容积卡尔曼滤波(CKF)相结合的强跟踪-容积卡尔曼滤波(STCKF)。通过将强跟踪算法中的自适应渐消因子引入到滤波时间更新和测量更新方程中,在线实时调整滤波增益矩阵,能有效避免模型失准造成的滤波性能下降,使该算法兼具CKF滤波精度高和STF鲁棒性强的优点。通过数学仿真表明,改进后的STCKF可以实现对具有机动的弹道式再入目标的高精度跟踪,相对于CKF精度提高50%,并且具有更强的鲁棒性和自适应能力。

  • 标签: 弹道式再入目标跟踪 容积卡尔曼滤波 自适应渐消因子 非线性系统