【摘 要】
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制糖企业采用传统算法进行原糖需求预测时忽略了时间因素,而且没有考虑行业特点,导致预测准确性有限。针对上述问题,结合制糖原材料的供需周期特点,提出一种时间特征关联的使用改进布谷鸟搜索(MCS)优化的Elman神经网络需求量预测模型TMCS-ENN。首先,通过提出自适应学习速率公式来优化Elman神经网络(ENN);其次,引入自适应寄生失败概率和自适应步长控制量公式得到MCS算法来优化ENN的权值和阈
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB757),内河航运技术湖北省重点实验室基金资助项目(NHHY2017001),国家水运安全工程技术研究中心开放基金资助项目(A2019011)。
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制糖企业采用传统算法进行原糖需求预测时忽略了时间因素,而且没有考虑行业特点,导致预测准确性有限。针对上述问题,结合制糖原材料的供需周期特点,提出一种时间特征关联的使用改进布谷鸟搜索(MCS)优化的Elman神经网络需求量预测模型TMCS-ENN。首先,通过提出自适应学习速率公式来优化Elman神经网络(ENN);其次,引入自适应寄生失败概率和自适应步长控制量公式得到MCS算法来优化ENN的权值和阈值,从而有效提高模型的局部搜索能力,避免局部最优;最后,结合制糖企业原材料购买的时间相关性和滞后性规律,
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在三维(3D)局部特征描述子研究中,准确度、匹配时间以及内存消耗存在此消彼长的问题。针对上述问题,基于统计理论中的标准差原理提出一种面向3D特征描述子的自适应二进制简化方法。首先,通过改变简化模型中二值化单元长度和标准差个数来生成不同的二进制特征描述子;然后,将它们应用到当前被广泛使用的基于签名的方向直方图(SHOT)描述子中,并通过实验确定最优的二值化单元长度和标准差个数的组合;最后,将最优组合
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