基于双分支序列残差注意力的场景文本图像超分辨率重建 被引量：1

1

作者 李大海 吕春桂 王振东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期286-295,共10页

针对现有场景文本图像超分辨率重建方法存在的重建文本图像细节信息丢失和边缘模糊的问题,提出一种基于双分支序列残差注意力的重建方法DSRASRN。首先,DSRASRN采用一种新的双分支序列残差注意力模块(DSRAB),该模块采用双分支结构分别专... 针对现有场景文本图像超分辨率重建方法存在的重建文本图像细节信息丢失和边缘模糊的问题,提出一种基于双分支序列残差注意力的重建方法DSRASRN。首先,DSRASRN采用一种新的双分支序列残差注意力模块(DSRAB),该模块采用双分支结构分别专注于水平和垂直方向上的上下文信息提取,并通过高效通道注意力(ECA)机制给予重要信息更高的权重,以增强特征的表达;其次,在DSRASRN内新增文本边缘感知模块(TEAB),增强对文本图像边缘细节和纹理的处理,TEAB采用特定方向的卷积核捕捉特定空间方向上的信息,同时结合具有不同空洞率的空洞卷积来扩大感受野并增强对高频信息的重建能力。在真实场景文本图像数据集TextZoom上的实验结果表明,DSRASRN不仅可以重建出更多的图像细节信息,而且在提高文本识别准确率方面也表现出明显优势。与TSRN、TBSRN、TG、TPGSR方法相比,DSRASRN的峰值信噪比(PSNR)分别提升0.27、0.78、0.59和0.51 dB,且DSRASRN可以使文本识别器ASTER、MORAN和CRNN的平均文本识别精度分别达到65.0%、62.1%和52.0%。此外,真实场景文本识别图像数据集ICDAR2015和SVT上的测试结果表明DSRASRN具有良好的泛化能力。 展开更多

关键词 超分辨率重建 场景文本图像 双分支序列残差 特征增强 边缘感知

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基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建

2

作者 刘鑫 唐红梅 +1 位作者 席建锐 梁春阳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第9期2869-2874,共6页

针对盲超分辨率重建中特征提取不准确且重建图像不够自然的问题,提出了一种基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建算法,设计了小残差组融合退化感知和序列残差相结合作为所提算法的主干网络,进一步构建了对称的增强型多尺度残差模... 针对盲超分辨率重建中特征提取不准确且重建图像不够自然的问题,提出了一种基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建算法,设计了小残差组融合退化感知和序列残差相结合作为所提算法的主干网络,进一步构建了对称的增强型多尺度残差模块,并且在图像重建部分,将瓶颈注意力模块与像素重组上采样模块级联,强调图像的多维元素,最后进行了全局残差连接。实验表明,与当前代表性算法DASR相比,该算法在Set14×2上的PSNR和SSIM分别提高0.145 dB、0.0014,在Set14×3/4上PSNR分别提高1.898 dB、0.252 dB,且在五个标准测试集上与几种当前流行的图像超分辨率算法相比取得了更好的性能。 展开更多

关键词 盲超分辨率 深度学习 退化感知 序列残差

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观测分析中的回归-时序列模型 被引量：16

3

作者 张利 李富强 +1 位作者 汪树玉 刘国华 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期572-576,共5页

大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声 .考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合 ,先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析 ,再对回归残差作时序列建模处理 .实例采用Box- Jenkins法和由自相关、... 大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声 .考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合 ,先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析 ,再对回归残差作时序列建模处理 .实例采用Box- Jenkins法和由自相关、偏自相关函数及 AIC准则进行模型识别 ,建立时序列模型 .应用示例的计算表明 ,这样获得的回归 -时序列模型能很好拟合实测数据 ,提高精度 ,误差序列也符合白噪声要求 . 展开更多

关键词 回归-时序列模型 大坝观测数据 回归分析 自相关函数 Box-Jenkins法 偏相关函数 残差序列

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温度影响下城市隧道衬砌裂缝扩展的时间序列分析 被引量：7

4

作者 张永兴 彭念 +1 位作者 徐洪 王桂林 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期109-114,共6页

以重庆市某隧道裂缝监测数据为基础,分析温度变化对隧道衬砌表面裂缝发展趋势的影响,并根据裂缝扩展速率与温度的关系将不同温度下的量测数据转换到同一参考温度条件下。分析发现,隧道衬砌裂纹扩展速率与温度的升高成指数关系变化,在同... 以重庆市某隧道裂缝监测数据为基础,分析温度变化对隧道衬砌表面裂缝发展趋势的影响,并根据裂缝扩展速率与温度的关系将不同温度下的量测数据转换到同一参考温度条件下。分析发现,隧道衬砌裂纹扩展速率与温度的升高成指数关系变化,在同一温度下裂缝随时间按线性关系增加。基于以上两点,利用时间序列分析方法建立温度影响下裂纹扩展模型,同时利用该模型对裂缝短期发展情况进行预测,其结果显示该模型具有较高的精度。 展开更多

关键词 裂缝扩展速率 时间序列 自相关系数 偏相关系数 残差序列

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残差自回归模型及SAS程序实现 被引量：6

5

作者 刘晓冬 景睿 +1 位作者 孟祥臻 李向云 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第5期550-551,共2页

关键词 残差自回归模型 自相关性 确定性 SAS 残差序列 程序实现

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BP神经网络修正灰色残差组合模型方法在油液光谱分析中应用的研究 被引量：12

6

作者 刘玉兵 陈亚忠 +1 位作者 王晓东 李霞 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期172-174,共3页

提出了采用神经网络修正灰色残差组合模型对设备的磨损状态进行预测和诊断分析的方法。通过比较GM(1,1)模型、神经网络模型的预测结果,融合GM(GreyModel)模型与神经网络模型并构建组合模型进行油液光谱分析参数预测,可以克服单个模型所... 提出了采用神经网络修正灰色残差组合模型对设备的磨损状态进行预测和诊断分析的方法。通过比较GM(1,1)模型、神经网络模型的预测结果,融合GM(GreyModel)模型与神经网络模型并构建组合模型进行油液光谱分析参数预测,可以克服单个模型所存在的不足。结果证明,该组合模型方法在预测中是可行的,预测的误差最小。 展开更多

关键词 新陈代谢GM(1 1)模型 BP神经网络模型 灰色残差序列 光谱分析 参数预测

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修正的GM(1,1)残差模型在原煤销售量预测中的应用 被引量：8

7

作者 麻兴斌 郑艳琳 +1 位作者 刁柏青 唐林炜 《运筹与管理》 CSCD 2004年第4期110-113,共4页

本论文研究的是提高灰色预测模型的一种方法。首先建立主模型进行预测,得到残差序列,然后对残差序列建模,对主模型进行修正,得到修正的GM(1,1)模型。将模型应用到原煤销售量的预测中,其精度明显提高。

关键词 灰色预测 残差GM(1 1)模型 残差序列 原煤销售量预测

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拟合后剩余残差的统计检验与待估参数的选择 被引量：1

8

作者 胡小工 黄珹 廖新浩 《天文学报》 CSCD 北大核心 1999年第4期343-350,共8页

在空间技术的实际资料处理中，经常遇到不同待估参数组合解算的ＲＭＳ水平大致相当而估值结果相差甚远的情况．本文提出采用残差统计检验的方法，结合ＲＭＳ的大小，来判断精密定轨和参数解算的好坏．将拟合后的剩余残差序列看作一个随... 在空间技术的实际资料处理中，经常遇到不同待估参数组合解算的ＲＭＳ水平大致相当而估值结果相差甚远的情况．本文提出采用残差统计检验的方法，结合ＲＭＳ的大小，来判断精密定轨和参数解算的好坏．将拟合后的剩余残差序列看作一个随机变量样本，并假设其满足正态分布，采用高阶矩和皮尔逊χ２ 统计量来度量残差序列偏离正态分布的程度．根据统计检验的结果。 展开更多

关键词 统计检验 残差序列 待估参数 剩余残差 轨道计算

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融合残差与VMD-ELM-LSTM的短期风速预测 被引量：21

9

作者 张琰妮 史加荣 +1 位作者 李津 云斯宁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期340-347,共8页

准确可靠的风速预测有利于维护电力系统的安全运行。为提高预测精度,本文提出一种融合残差与变分模态分解(VMD)、极限学习机(ELM)、长短时记忆(LSTM)的短期风速预测模型。首先,VMD算法将风速序列分解为若干个子序列以降低原始数据复杂... 准确可靠的风速预测有利于维护电力系统的安全运行。为提高预测精度,本文提出一种融合残差与变分模态分解(VMD)、极限学习机(ELM)、长短时记忆(LSTM)的短期风速预测模型。首先,VMD算法将风速序列分解为若干个子序列以降低原始数据复杂度。接着将ELM作为初始预测引擎,用来提取各风速子序列特征。然后,对所有预测子序列进行重构,得到初步预测结果。为进一步挖掘原始风速序列中的不平稳特征,采用LSTM对初步预测结果的残差进行建模。最后,集成预测的残差与初步结果,得到最终的预测值。在真实风电场数据上开展实验,并将预测结果与其他模型对比。实验结果表明,所提模型能显著提升风速序列的预测性能。 展开更多

关键词 风力发电 风速预测 变分模态分解 长短时记忆 极限学习机 残差序列

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综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究 被引量：6

10

作者 赵美成 贺安民 屈世甲 《工矿自动化》 北大核心 2019年第6期80-85,共6页

针对现有基于时间序列的瓦斯浓度预测方法存在算法复杂、预测步长较短等问题,根据瓦斯浓度历史监测数据的随机性与时序性,提出了一种基于ARIMA+GARCH组合模型的综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法。首先建立ARIMA预测模型,对瓦斯浓度... 针对现有基于时间序列的瓦斯浓度预测方法存在算法复杂、预测步长较短等问题,根据瓦斯浓度历史监测数据的随机性与时序性,提出了一种基于ARIMA+GARCH组合模型的综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法。首先建立ARIMA预测模型,对瓦斯浓度数据进行平稳化处理,并确定模型的参数估计;然后在预测模型的可靠性通过检验后,针对ARIMA模型在预测过程中存在的均值回归问题,采用GARCH模型模拟ARIMA产生的拟合残差,并将模拟出的结果作为ARIMA模型中预测的噪声项,以此优化预测结果。测试结果表明,基于ARIMA+GARCH组合模型的瓦斯浓度预测方法能够反映瓦斯浓度真实值的变化趋势,平均绝对误差、相对百分误差绝对值、标准差、均方误差4项判断指标都很小,具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 综采工作面 瓦斯浓度预测 时间序列 残差序列 残差拟合 ARIMA模型 GARCH模型

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灰色自记忆模型在杭州市年降水量序列中的应用 被引量：3

11

作者 袁月平 黄燕 《水电能源科学》 北大核心 2010年第8期1-2,共2页

将灰色微分方程与自记忆函数相结合构建灰色自记忆模型,并对杭州市年降水量序列进行拟合和预测,采用逐步回归周期分析法提取该序列的周期项后,再对残差序列建立灰色自记忆模型。结果表明,采用残差序列建立的模型,模拟和预测精度大幅提高。

关键词 灰色自记忆模型 杭州市 年降水量 残差序列 ANNUAL PRECIPITATION MODEL 灰色微分方程 逐步回归 周期项 预测精度 记忆函数 分析法 提取 模拟 结果 构建

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参考框架选取对连续GPS网测站坐标时间序列分析结果的影响 被引量：1

12

作者 伍吉仓 王恒 +1 位作者 吴伟伟 陈俊平 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第9期917-922,共6页

针对中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)坐标时间序列分析,研究选取3种不同空间尺度的参考框架以及考虑不同相似转换参数对测站速度场、年周期项及残差时间序列的影响。结果表明,对于中国大陆这样大范围、长时间连续观测的GPS网,采用全... 针对中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)坐标时间序列分析,研究选取3种不同空间尺度的参考框架以及考虑不同相似转换参数对测站速度场、年周期项及残差时间序列的影响。结果表明,对于中国大陆这样大范围、长时间连续观测的GPS网,采用全球框架坐标时间序列分析结果更加稳定,对转换参数选择不太敏感;但采用区域框架,特别是接近研究区域的小区域框架能够反映出更显著的区域形变特征,对于进一步研究其动力学机制是有利的。 展开更多

关键词 参考框架选取 GPS 速度场 年周期项 残差时间序列

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基于灰色残差马尔可夫模型的郑州市旱涝灾害预测 被引量：5

13

作者 罗党 林培源 李钰雯 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 2015年第5期1-4,9,共5页

针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和难以准确预测的情况,利用马尔可夫状态转移矩阵与DGM(1,1)预测模型的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测模型.选取郑州市某60 a的年降水量作为历史数据,运用均值-标准差旱涝等级划分法得到干旱... 针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和难以准确预测的情况,利用马尔可夫状态转移矩阵与DGM(1,1)预测模型的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测模型.选取郑州市某60 a的年降水量作为历史数据,运用均值-标准差旱涝等级划分法得到干旱和雨涝的降水量临界值,从而取定上、下灾变点,分别建立干旱和雨涝日期灾变序列,并对序列进行建模求解.结果表明,灰色残差马尔可夫预测模型计算简便、精度较高.预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴. 展开更多

关键词 DGM(1 1)模型 降水量 马尔可夫链 残差灾变序列

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融合多尺度残差注意力的图像修复算法 被引量：4

14

作者 钱冠宇 邓红霞 +1 位作者 刘健虎 李海芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第2期466-472,共7页

为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题,提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题,在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块,针对修复细节... 为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题,提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题,在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块,针对修复细节的差异问题,通过多尺度判别器结合全局和局部损失约束修复边界和周围视觉的一致性。实验结果表明,所提模型能有效提取缺失信息,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的细节,提高了修复质量。 展开更多

关键词 残差序列提取 图像修复算法 生成对抗网络 卷积神经网络 深度学习模型 多尺度判别器网络 跳跃连接

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望远镜静态指向模型的基本参数 被引量：23

15

作者 张晓祥 吴连大 《天文学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期198-205,共8页

对地平式望远镜静态指向模型的基本参数进行了讨论 ,给出了一种参数较少 ,模型稳定的望远镜修正模型 .与常用的球谐函数修正模型相比较 ,基本参数模型具有对观测资料分布不敏感、模型的系数随资料分布变化较小和修正精度较高优点 .并且... 对地平式望远镜静态指向模型的基本参数进行了讨论 ,给出了一种参数较少 ,模型稳定的望远镜修正模型 .与常用的球谐函数修正模型相比较 ,基本参数模型具有对观测资料分布不敏感、模型的系数随资料分布变化较小和修正精度较高优点 .并且其残差序列服从正态分布 。 展开更多

关键词 望远镜 静态指向模式 基本参数 球谐函数模型 残差序列

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基于支持向量机补偿的灰色模型网络流量预测 被引量：9

16

作者 钱渊 宋军 傅珂 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期69-72,79,共5页

针对网络测量与控制技术中提高流量预测准确性的问题,提出基于支持向量机残差补偿的灰色模型网络流量预测模型。该模型采用灰色模型进行趋势预测,支持向量机进行残差序列预测,实现残差补偿。实验结果表明:该模型具有预测模型样本小,预... 针对网络测量与控制技术中提高流量预测准确性的问题,提出基于支持向量机残差补偿的灰色模型网络流量预测模型。该模型采用灰色模型进行趋势预测,支持向量机进行残差序列预测,实现残差补偿。实验结果表明:该模型具有预测模型样本小,预测精度高等优点,适合于网络流量预测。 展开更多

关键词 灰色模型 支持向量机 网络流量 残差序列 补偿 预测精度

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人造卫星变轨检测算法 被引量：4

17

作者 吴连大 贾沛璋 《天文学报》 CSCD 北大核心 2001年第4期414-419,共6页

讨论基于多卜勒资料对人造卫星变轨的检测问题 .提出对验后残差序列进行等方差检验的算法 ,判断卫星第 1天有否变轨 ;还提出一种由预报残差序列估计Δαk 的算法 ,判断卫星第 2、3天有否变轨 .当多卜勒资料标准差为 0 .2厘米 /秒时 ,计... 讨论基于多卜勒资料对人造卫星变轨的检测问题 .提出对验后残差序列进行等方差检验的算法 ,判断卫星第 1天有否变轨 ;还提出一种由预报残差序列估计Δαk 的算法 ,判断卫星第 2、3天有否变轨 .当多卜勒资料标准差为 0 .2厘米 /秒时 ,计算表明 ,算法能可靠检测轨道半长径α改变 展开更多

关键词 变轨检测 卫星轨道 多卜勒资料 人造卫星 残差序列

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基于AR模型的螺纹连接故障诊断 被引量：2

18

作者 张言 曾国英 赵登峰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2013年第11期78-80,83,共4页

应用AR(自回归)模型分析法兰螺纹连接结构上下连接法兰间的差值信号,进行螺纹连接故障诊断。首先以正常工况下的差值信号建立系统AR模型,并将AR模型作为滤波器,处理待检状态的差值信号;之后将待检信号输入滤波器,得到滤波后输出的残差序... 应用AR(自回归)模型分析法兰螺纹连接结构上下连接法兰间的差值信号,进行螺纹连接故障诊断。首先以正常工况下的差值信号建立系统AR模型,并将AR模型作为滤波器,处理待检状态的差值信号;之后将待检信号输入滤波器,得到滤波后输出的残差序列;在此基础上,利用各种统计量对残差序列进行分析(如Itakura信息距离、偏度、峰度和方差)。结果表明:Itakura信息距离能作为诊断螺纹连接故障的有效值,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 AR模型 故障诊断 残差序列 Itakura信息距离

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城市公共交通客运量修正灰色模型 被引量：2

19

作者 鲍枫 唐祯敏 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期88-91,共4页

首先建立了城市公共交通客运量的灰色模型,提出用自回归平稳模型来修正不满足从某一时刻开始连续为相同符号这一条件的残差序列,建立了修正灰色模型.最后,用实际数据进行了检验,得到的数据比原有模型的精度有明显提高,证明了模型的正确性.

关键词 城市公共交通 灰色模型 客运量 残差序列 平稳模型 自回归 正确性 数据

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补偿灰色周期外延模型诊疗预测方法研究 被引量：2

20

作者 张忠林 贾茹阁 张静 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第1期138-140,143,共4页

本文提出了一种BP神经网络补偿灰色周期外延模型的预测方法,通过BP神经网络对灰色周期外延预测模型的残差序列进行修正,来提高预测精度,使预测值与原始值更吻合。实验分析了甘肃庆城区的诊疗情况,结果表明改进的算法适用于处理的预测对... 本文提出了一种BP神经网络补偿灰色周期外延模型的预测方法,通过BP神经网络对灰色周期外延预测模型的残差序列进行修正,来提高预测精度,使预测值与原始值更吻合。实验分析了甘肃庆城区的诊疗情况,结果表明改进的算法适用于处理的预测对象,并且能较大幅度提高模型的预测精度。 展开更多

关键词 周期外延模型 神经网络 BP 相对误差 诊疗人次 残差序列 预测方法

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