期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
Modified multiple-component scattering power decomposition for PolSAR data based on eigenspace of coherency matrix
1
作者 ZHANG Shuang WANG Lu WANG Wen-Qing 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期572-581,共10页
A modified multiple-component scattering power decomposition for analyzing polarimetric synthetic aperture radar(PolSAR)data is proposed.The modified decomposition involves two distinct steps.Firstly,ei⁃genvectors of ... A modified multiple-component scattering power decomposition for analyzing polarimetric synthetic aperture radar(PolSAR)data is proposed.The modified decomposition involves two distinct steps.Firstly,ei⁃genvectors of the coherency matrix are used to modify the scattering models.Secondly,the entropy and anisotro⁃py of targets are used to improve the volume scattering power.With the guarantee of high double-bounce scatter⁃ing power in the urban areas,the proposed algorithm effectively improves the volume scattering power of vegeta⁃tion areas.The efficacy of the modified multiple-component scattering power decomposition is validated using ac⁃tual AIRSAR PolSAR data.The scattering power obtained through decomposing the original coherency matrix and the coherency matrix after orientation angle compensation is compared with three algorithms.Results from the experiment demonstrate that the proposed decomposition yields more effective scattering power for different PolSAR data sets. 展开更多
关键词 PolSAR data model-based decomposition eigenvalue decomposition scattering power
下载PDF
计及季节与趋势因素的综合能源系统负荷预测 被引量:15
2
作者 张铁岩 孙天贺 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第5期481-487,共7页
针对复杂影响因素下综合能源系统月度负荷预测精度低的问题,提出基于时间序列特征分解的月度负荷预测模型.利用时间序列分解方法将负荷数据分解为季节分量、趋势分量与随机分量,根据各分量随时间变化的特性,分别采用向量自回归模型、最... 针对复杂影响因素下综合能源系统月度负荷预测精度低的问题,提出基于时间序列特征分解的月度负荷预测模型.利用时间序列分解方法将负荷数据分解为季节分量、趋势分量与随机分量,根据各分量随时间变化的特性,分别采用向量自回归模型、最小二乘支持向量回归与平均值法进行预测.各分量预测结果的投影重构值作为月度负荷的预测值,并考虑了季节拐点与区域经济因素对月度负荷的影响.实例分析证明该方法能够有效提高综合能源系统的月度负荷预测精度. 展开更多
关键词 综合能源系统 月度负荷预测 时间序列 特征分量分解 季节分量 趋势分量 随机分量 向量自回归 最小二乘支持向量回归
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部