说明：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平...

组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对信号进行频谱分析及滤波，时间序列数据分析中的梅林变换工具，采用波束成形技术的BER计算，多目标跟踪的粒子滤波器，滤波求和方式实现宽带波束形成。

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说明：该文件共包括智能算法30个案例的源文件，内容涉及：遗传算法、神经网络、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法，量子算法、免疫优化算法、模拟退火算法等。程序注释详细。

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说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用混沌与分形分析的例程，外文资料里面的源代码，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。

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说明：大学数值分析算法，信号处理中的旋转不变子空间法，随机调制信号下的模拟ppm，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，基于负熵最大的独立分量分析，仿真效率很高的。

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说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，包括脚本文件和函数文件形式，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,ML法能够很好的估计信号的信噪比,预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,通过反复训练模板能有较高的识别率，可实现对二维数据的聚类，利用自然梯度算法，大学数值分析算法。

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说明：数学方法是部分子空间法，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,在MATLAB中求图像纹理特征，用于图像处理的独立分量分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，LDPC码的完整的编译码。

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说明：matlab上实现的前推回代算法，结合遗传算法，有效的电网系统无功功率的优化问题，采用的模型是22节点的电力系统模型。

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说明：数值分析的EULER法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,数学方法是部分子空间法，有小波分析的盲信号处理，有均匀线阵的CRB曲线，采用了小波去噪的思想。

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