刘嘉焜
- 作品数：34 被引量：178H指数：9
- 供职机构：天津大学理学院更多>>
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- 相关领域：理学自动化与计算机技术经济管理电子电信更多>>
- 基于混沌理论的网络流量BP神经网络预测被引量：2
- 2005年
- 应用相空间重构技术,论证了网络流量存在混沌现象,并计算了实际网络流量的关联维,Lyapunov指数;在此基础上对网络流量时间序列建立BP神经网络模型对网络流量进行预测,实例表明,和FARIMA(p,d,q)模型相比,基于混沌理论的BP神经网络模型有较好的预测能力,并具有较长的预测步长。
- 吴文清赵黎明刘嘉焜
- 关键词：网络流量相空间重构BP神经网络
- 网络流量的混沌特性及成因探讨被引量：4
- 2006年
- 论证网络流量为一复杂的非线性系统,并运用分形、混沌等复杂性理论对网络流量的混沌特征进行实证研究,得出网络流量系统的分形特征、复杂性程度、系统演化类型,并得到相应的参数。在此基础上,用小波方法对网络流量序列进行了去长相关处理,探讨了网络流量的混沌与长相关的联系,最后指出这些结论的理论与实际意义。
- 吴文清赵黎明刘嘉焜
- 关键词：网络流量分形混沌长相关小波分析
- 自相似网络流量Hurst指数估计算法被引量：9
- 2013年
- Hurst参数是表征网络业务自相似性的重要参数,在一定的观察时间内对突发业务的Hurst参数进行快速、准确地估计是高速宽带网络(如ATM)实施流量控制和缓冲资源分配的前提。提出一种基于DFGN模型和Haar小波的Hurst参数估计方法。仿真生成的DFBM和真实自相似网络业务数据的计算结果均表明,所述方法提高了Hurst参数估计的效率和准确性,比传统方法具有更好的性能。
- 徐凌刘嘉焜李亮
- 关键词：自相似HURST参数HAAR小波
- 基于小波分析的游客流量神经网络预测研究被引量：10
- 2006年
- 根据旅游流量的频率分布特性,运用小波分析将不同频率成分组成的时间序列分解成低频和高频成分,然后依据小波系数的重构原理还原时间序列的趋势成分,判断旅游流量时间序列的趋势变化.运用小波分析对天涯海角流量分析所得结果,建立神经网络模型对旅游流量进行预测.
- 赵黎明吴文清刘嘉焜
- 关键词：小波分析神经网络
- 机器人避开多随机障碍物的路径规划方法被引量：2
- 2004年
- 该文充分考虑了运动障碍物的随机性及其运动的非线型性,研究了随机运动障碍物的位置分布规律,并结合随机运动障碍物具有惯性的特点,提出了对机器人运动路线进行动态规划的逐步判别方法。计算机仿真表明,该算法是一种正确、高效、实用的算法,对机器人绕过随机运动障碍物具有参考价值。
- 吴文清刘嘉焜崔世钢
- 关键词：移动机器人计算机仿真
- 薄板弯曲的一个混合解法
- 1992年
- 引言如所周知,边界嵌固的平面薄板Ω,在垂直于板面的外力f作用下,横截面上将发生弯矩和扭矩,引进弯应力与扭应力,板的平面成为一个弹性曲面。为计算这一类问题,在一系列基本假定下,可归结为解如下方程(1):
- 刘嘉焜
- 关键词：嵌固非协调元奇点线性插值工科数学
- 聚合物共混过程在线分析ARMA(p,q)模型的建立:小角光散射能量随时间变化的一维仿真研究
- 2000年
- 本文利用小角激光背散射 ( BSALS)在线分析系统对聚苯乙烯 ( PS)与顺丁橡胶( Pc BR)不相容体系共混过程中光散射强度 ( I( q)随时间的变化进行了分析 ,建立了自回归模型 ARMA( p,q) ,利用 AIC、BIC准则确定了模型的阶数 p和 q。用此模型对光散射强度进行模拟 ,经检验模拟结果与实验结果基本吻合。
- 李加深盛京刘嘉焜原续波
- 关键词：ARMA模型
- 基于阈交方法的无线网络业务分析被引量：1
- 2006年
- 由于无线网络的有限带宽和可变信道,使得无线网络业务的服务质量保证比有线网络更加困难．通过对无线网络业务超阈值数据采用方差分析法构造阈值v的偏差函数,为阈值选取提供一定的依据;通过对无线网络业务到达数据对阈值穿越强度的计算,验证了该方法在阈值选取方面的有效性．可以根据该阈值实现对无线网络业务的控制,提供更好的服务质量保证．
- 刘春凤舒炎泰刘嘉焜
- 关键词：无线网络阈值
- 基于小波包最优基的网络数据的压缩
- 2013年
- 将紧支撑集正交小波包变换运用到网络数据压缩中来.研究了直接影响网络数据压缩质量的几个因素——域值,小波函数,分解级数,小波包基.在此基础上,选取域值熵作为优选指标,给出了取得最优方案的快速搜索方法.实验表明,选用的压缩方法提高了网络数据的压缩效果.
- 徐凌闫红霞刘嘉焜
- 关键词：数据压缩小波包变换
- 交通流的季节ARIMA模型与预报被引量：20
- 2005年
- 使用季节ARIMA模型对交通流进行建模及预报为高速公路交通状况分析、道路设施建设、公路效益评价及控制策略设计等提供了一种可靠的方法和途径.介绍了具有周期的季节ARIMA模型的一般表达方式,并提供了使用这一模型进行建模和预报的一般过程.最后以某高速公路的实测数据为例,进行实证分析,得到了72步的长期预报结果,其相对误差为0.
- 张辉刘嘉焜柳湘月郭晓泽
- 关键词：交通流
