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刘英华

作品数：4 被引量：8H指数：1
供职机构：华中农业大学楚天学院更多>>
发文基金：湖北省高等学校省级教学研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇网络
  • 1篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇有色
  • 1篇有色金属
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据库
  • 1篇数据库访问
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇网络流
  • 1篇网络流量
  • 1篇相关向量机
  • 1篇相空间重构
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇鲁棒
  • 1篇模糊聚类
  • 1篇金属

机构

  • 4篇华中农业大学

作者

  • 4篇刘英华

传媒

  • 1篇内蒙古师范大...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇激光杂志
  • 1篇世界有色金属

年份

  • 1篇2016
  • 3篇2015
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测
2015年
针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.
刘英华
关键词：相似日电力负荷相关向量机
基于模糊聚类特征分解的数据库优化访问——以有色金属数据库为例
2015年
数据库的优化访问在数据信息处理和调度中具有广泛的应用,针对当前数据库访问效率低,运行开销大的问题,提出一种基于模糊聚类特征分解的数据库优化访问算法。构建数据库中的数据信息流模糊聚类模型,进行特征分解实现数据库中信息流的分类调度,计算数据库访问过程中的相应查询数据序列的平均信息量,基于路径索引和空间划分进行访问区间匹配。仿真结果表明,该算法能提高数据库访问效率,降低数据查询时间。
刘英华
关键词：数据库访问模糊聚类
基于主成分分析与BP神经网络的网络流量预测被引量：7
2015年
为了提高网络流量的预测精度,提出了一种主成分分析与BP神经网络的网络流量预测模型(PCA-BPNN)。首先采用相空间重构网络流量学习样本,并采用主成分分析选择网络流量的输入向量,降低输入向量的维数,然后将学习样本输入到BP神经网进行训练,建立网络流量预测模型,实验结果表明,相对于当前经典网络流量预测模型,PCA-BPNN提高了网络流量的预测精度,具有广泛的应用前景。
刘英华
关键词：神经网络网络流量主成分分析
基于鲁棒回声状态网络的网络微博热门话题建模与预测被引量：1
2016年
为了提高微博热门话题的预测精度,提出一种基于鲁棒回声状态网络RESN(robust echo state network)的微博热门话题预测模型。首先收集微博热门话题时间序列,并基于混沌理论确定最优时间延迟和嵌入维数,然后通过相空间重构建立微博热门话题学习样本,并输入到RESN进行训练,建立微博热门话题预测模型,最后采用仿真实验对模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于其他微博热门话题模型预测,该模型更好地描述了网络微博热门话题的变化态势,提高了微博热门话题的预测精度。
刘英华
关键词：回声状态网络相空间重构
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