【摘 要】
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针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征，提出了基于优化变分模态和极限学习机的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先，离群点处理（HI）剔除原始时间序列中的异常值，预处理之后的序列通过优化的变分模态分解（OVMD）技术分解为多个特征明显的子模态。然后，为了提高预测效率，将分解后的子模态按照样本熵（SE）值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类。借助核极限学习机（KELM）中不同类型的核函数对不同特征序
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针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征，提出了基于优化变分模态和极限学习机的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先，离群点处理（HI）剔除原始时间序列中的异常值，预处理之后的序列通过优化的变分模态分解（OVMD）技术分解为多个特征明显的子模态。然后，为了提高预测效率，将分解后的子模态按照样本熵（SE）值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类。借助核极限学习机（KELM）中不同类型的核函数对不同特征序列的预测性能，分别用小波、高斯和线性核函数捕捉具有不同特征子模态的趋势。最后，所有子模态的预测结果线性相
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符号音乐的生成在人工智能领域中仍然是一个尚未解决的问题，面临着诸多挑战。经研究发现，现有的多音轨音乐生成方法在旋律、节奏及和谐度上均达不到市场所要求的效果，并且生成的音乐大多不符合基础的乐理知识。为了解决以上问题，提出一种新颖的基于Transformer的多音轨音乐生成对抗网络（Transformer-GAN），以乐理规则为指导来产生具有高音乐性的音乐作品。采用Transformer的译码部分与在
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