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基于经验模态分解与神经网络的信号预测.GEODYNAMICSVol．31Dec．，2011文章编号：1671-5942（2011）06-0121-04基于经验模态分解与神经网络的信号预测1）河北省地震工程研究中心，唐山0630092）河北联合大学矿业工程学院，唐山0630093）中国地质大学长城学院，保定...
基于SSA的金融时间序列自适应分解预测华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013江西财经大学科研处,江西南昌330013)通过SSA将序列分解成低频与高频两部分模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减...
在预测过程中，模型交替进行预测结果优化和序列分解，即从隐变量中逐步分离趋势项与周期项，实现渐进式分解。序列分解单元（seriesdecompositionblock）基于滑动平均思想，平滑周期项、突出趋势项：其中，为待分解的隐变量，分别为趋势项和周期项，我们将上述公式记为。
论文题目：ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks论文来源：ESWC2018论文链接：https:...权重矩阵的基本分解和块分解用GCN与因式分解组成auto-encoder的方法，可以提高因式分解模型在链接预测...
论文：RelationalLearningviaCollectiveMatrixFactorization/通过协同矩阵分解进行关系学习作者：AjitP.Singh,GeoffreyJ.Gordon发表刊物：KDD
论文摘要：现有的时间序列预测方法存在两个关键限制。首先，大多数点预测模型仅预测每个时间步长的准确值而没有灵活性，这几乎无法捕获数据的随机性。即使使用似然估计的概率预测也以相同的方式遭受这些问题。此外，它们中的大多数都...
信号分解方法例如VMD、EMD、WT等为什么能做时间序列的预测？.网上有很多这样的论文，但是这种分解方法是怎么应用在实时的预测中呢？.比如说风功率预测，在实时的预测过程中，要预测的数据是未知的，也没法进行分解，网上分解….我感觉这种分解再预测...
STH分解信号处理LN分解1、背景最近工作涉及风速预测和风电功率预测，看了一些论文，稍作总结。风电场以10min为间隔采集的风力数据（不同高度的风速，风向），为了提高风电并网效率，需要提前预测风速和风电功率。
论文算法复现|推荐系统之基于ItemCo-occurrence矩阵分解的原理及实现.传统的推荐系统使用用户-项目匹配矩阵来预测用户对项目的兴趣程度，矩阵如上图所示，推荐算法的实现过程可以看作是填补矩阵中缺失值的过程。.其中比较占主流的方法是矩阵分解（matrix...
论文算法：传统的奇异谱分析SSA加集合经验模态分解法EEMD做数据的预处理（相对于小波分解，EMD具有自适性、后验性，并能对信号进行平稳化处理，在气象要素分析及实际业务中被广泛应用，可用于发展新的预测方法和集合预报技术；EEMD即继承了EMD
基于经验模态分解与神经网络的信号预测.GEODYNAMICSVol．31Dec．，2011文章编号：1671-5942（2011）06-0121-04基于经验模态分解与神经网络的信号预测1）河北省地震工程研究中心，唐山0630092）河北联合大学矿业工程学院，唐山0630093）中国地质大学长城学院，保定...
基于SSA的金融时间序列自适应分解预测华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013江西财经大学科研处,江西南昌330013)通过SSA将序列分解成低频与高频两部分模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减...
在预测过程中，模型交替进行预测结果优化和序列分解，即从隐变量中逐步分离趋势项与周期项，实现渐进式分解。序列分解单元（seriesdecompositionblock）基于滑动平均思想，平滑周期项、突出趋势项：其中，为待分解的隐变量，分别为趋势项和周期项，我们将上述公式记为。
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论文：RelationalLearningviaCollectiveMatrixFactorization/通过协同矩阵分解进行关系学习作者：AjitP.Singh,GeoffreyJ.Gordon发表刊物：KDD
论文摘要：现有的时间序列预测方法存在两个关键限制。首先，大多数点预测模型仅预测每个时间步长的准确值而没有灵活性，这几乎无法捕获数据的随机性。即使使用似然估计的概率预测也以相同的方式遭受这些问题。此外，它们中的大多数都...
信号分解方法例如VMD、EMD、WT等为什么能做时间序列的预测？.网上有很多这样的论文，但是这种分解方法是怎么应用在实时的预测中呢？.比如说风功率预测，在实时的预测过程中，要预测的数据是未知的，也没法进行分解，网上分解….我感觉这种分解再预测...
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