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城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键. 基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经
网络的交通预测模型GA-WNN ,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷. 仿真实验验证了GA-WNN 预测模型对短时交通流的预测的 ...
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用MATLAB对一语音信号进行小波分解,然后对其各层系数进行处理以达到小波抑制的目的,重构处理后的信号,画出波形分析;用MATLAB实现对一语音信号用不同小波进行分解,提取各层的高低频系数,画出各系数波形,并重构;用MATLAB对一图象分别用不同小波分解,观察高低频部分进行重构,比较重构误差,再进行阈值消噪,比较消噪前后图象;用MATLAB对一语音信号进行小波分解,分别用强阈值,软阈值,默认阈植进行消噪处理。
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