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柴元春 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(4):71-73
本文针对我国当前的热点问题-能源问题,选取了21年的能源总产量分别建立三个不同的单项预测模型:灰色预测模型、移动平均预测模型和多项式回归模型,并基于各种单项预测模型建立了组合预测模型,组合预测模型明显提高了预测精度,为我国能源生产以及合理的利用提供了依据与理论基础. 相似文献
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面向社会化媒体数据信息的传播及预测,是当前研究热点。提出基于逻辑回归的用户转发行为预测模型,采用F measure和ROC曲线作为评价标准验证了该模型的有效性。在Twitter数据集上的结果表明,所提模型能够很好地预测用户的信息转发行为。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2017,(19)
给出时间因子的概念,建立了具有时间因子的组合预测模型,给出遗传算法求解办法.该模型既克服了线性组合预测模型在某些预测时段的预测精度不高的缺点,又充分的整合了各单项预测方法的信息.最后实例验证该预测方法的有效性和实用性. 相似文献
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为了降低企业生产车间空调能耗,基于长短期记忆(LSTM)网络构建了一种工业空调启动时间预测模型。使用该模型对车间空调提前启动时间进行预测,并将预测结果应用于车间空调系统的启动控制,以达到节能目的;采用平均绝对百分误差(MAPE)对预测模型进行整体误差评估,实验结果表明:LSTM 较好地解决了生产车间空调系统启动时间预测问题,相较于传统预测方法有着更小的 MAPE。优化控制后的空调系统能够在保证车间生产环境达标的同时,降低空调系统约 27.9%的能耗。 相似文献
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针对1981~2012年我国税收收入的相关数据,采用回归模型、指数平滑预测和ARIMA模型三种单项预测方法进行建模预测.并结合组合预测理论,采用基于IOWA算子的组合预测模型进行预测.结果表明,基于诱导有序加权算术平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法,说明了该方法用于税收收入预测的可行性和有效性,并采用5种有效性评价指标,检验了组合预测模型的预测效果.既然该方法可以通过调整组合权重提高预测精度,因此,在此基础上对今后3年的税收收入作出预测,发现今后3年税收仍会分别以15.59%、16.89%和16.77%的增长率增长. 相似文献
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基于已有关于旅游相关预测的文献大都采用单一预测模型,例如灰色系统理论模型、人工神经网络、时间序列预测等、缺乏对旅游的组合预测的研究。文章尝试在IOWHA算子的基础上构建组合模型,进而对安徽省的的旅游总收入进行预测。预测结果表明基于IOWHA算子的组合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,在旅游预测中是有效合理的。 相似文献
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随着机动车数量的迅猛增加,城市交通拥堵状况日益严峻,城市道路拥堵严重影响着居民的日常工作和生活,因此研究道路拥堵程度,以及对道路拥堵变化进行预测则显得尤为重要。为此,构建一个基于拥堵指标的MM-SVR模型,在考虑下一时段可能到达路段的潜在车流量情况下,对道路拥堵情况进行深入探究。首先,融合速度、区域内交通流量构建道路拥堵程度指标,然后基于历史数据构建将马尔科夫链与支持向量机预测相结合的MM-SVR模型对道路拥堵进行预测,以向前[n]阶状态的交通流量和速度作为输入量,将道路拥堵程度指标作为输出量。在实例验证中,使用广州市某片区的实时交通流数据对模型效果进行评测,并且使用SVR以及Adaboosting模型进行对比实验。实验结果表明,该模型无论是在拟合优度还是预测误差上均优于对比模型,在实时反映交通流拥堵情况方面有着良好表现。 相似文献
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张扬永 《福建工程学院学报》2021,(6):560-567
针对现有的智能交通系统预测方法,基于道路交通的关键参数车流量预测,提出了一种基于深度学习的时间序列交通流预测方法,进一步提升道路交通车流量预测准确率。在对道路交通数据集进行清洗后,使用时间序列和神经网络的结合算法TS-NN 进行车流量预测,实验表明,在城市路段的预测中,TS-NN 相对时间序列模型ARIMA、神经网络模型LSTM 准确率分别提升了1.62%和2.13%?在高速公路数据集上测试上,TS-NN 有更加明显的改进,相对ARIMA、LSTM 分别提升了20.87%和3.53%,在一定程度上,TS-NN 算法确实有助于改进智能交通系统核心算法。 相似文献
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提出基于动态时间弯曲技术的流数据处理方法,将一段时间内采集到的流数据作为一个时间序列来进行处理.由于同一时间段内数据流变化的影响因素基本相同,导致一些数据流变化存在错位相似,具体表现为数据流形状大致相同,但在时间上有所超前或延迟.对于这种错位相似的数据流采用常用的欧几里得测度法是无法识别的,而采用动态时间弯曲技术却可以很好地判断数据流的这种相似性.在采用动态时间弯曲路径法得到两个时间序列对应点的基础上提出了用预测法估计两个时间序列的关系,从而确定时间序列最佳匹配点的算法. 相似文献
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针对丁醇生产过程中发酵产物品质参量难以实时测量,现有测量方法精度不高、测量结果受不确定因素影响较大的问题,提出一种基于贝叶斯推断和支持向量回归(Support vector machine regression,SVR)的多层软测量建模方法。首先应用贝叶斯推断计算后验概率、筛选偏置数据,并对偏置数据校准,建立第一层SVR模型;然后利用贝叶斯推断进行二次校准,建立第二层SVR模型,对第一层SVR模型输出进行修正,得到最终预测结果,克服干扰和偏差引起的模型不准确问题。将基于贝叶斯推断的多层支持向量回归(Bi-SVR)预测模型应用于丁醇发酵过程,仿真及实验结果表明,相较于传统SVR预测模型,系统在低干扰的情况下预测精度提高了4.52%,在高干扰时预测精度提高了5.37%。 相似文献
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为了在缺少设计参数的条件下,设计一个非线性模型的热电联产故障诊断系统,提出了一种基于模糊神经网络的设计方法。通过分析热电联产控制系统各工作模块的工作过程,建立废热回收蒸汽锅炉、蒸汽集箱、汽吸收式冷凝器等模块工作模型。并采用粒子群优化算法对提出的模糊神经网络进行优化,假设模型和测量误差正常分布且相互独立,对模型置信区间进行了计算。实验测试表明,本文设计的故障检测具有较高的可信度。 相似文献
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合作创新系统中财务管理的利益分配初探 总被引:2,自引:0,他引:2
高金雨 《南昌教育学院学报》2012,(4):186+194
合作创新是指企业通过与其他企业、高等院校、科研机构等组织机构,就技术创新建立一种合作关系,在一段时间之内,从事技术与产品的研发工作,在这一过程中,机构之间保持着独立的社会地位和利益分配,并且在完成共同开发目标的基础上,实现各自目标的一种技术创新活动。既然是合作,那么必然会涉及到财务管理利益分配的相关问题,这是合作的基础,其作用不容忽视。 相似文献