一种电力线通信系统的噪声预测方法
成果描述:本发明申请要解决的问题是,改进预测技术,提高预测准确度。本专利利用高阶马尔科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一种改进,即高阶HM-gMTD模型,并通过EM算法给出相应的参数估计方法和相应的计算方法,并能够快速进行参数估计,以提高模型预测的准确度。市场前景分析:预测模型的发展在人类的经济生活方面发挥着重要的作用,尤其是马尔科夫模型,几乎在各个领域都有着非常广泛的应用。本发明着重混合转移分布模型与高阶隐马尔科夫模型的巧妙结合,构造出高阶HM-gMTD模型,然后运用EM算法,对新模型实现了主要参数的求解。最后为了衡量一个模型的好坏和对不同的模型进行比较,我们选择准则函数。模型比较的最佳准则函数,既考虑到模型对原始数据的拟合程度,又兼顾模型中所包含的待定参数的个数,并且对二者做出合理的权衡。与同类成果相比的优势分析:本发明主要是针对HM-gMTD模型的进一步改进,提出一个高阶HM-gMTD模型,使其在降低计算的复杂度的同时,提高预测的准确性。
电子科技大学
2021-04-10