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供电企业的价值在于其供电质量,既反映电力运行的安全性、可靠性、能效性。由于社会的发展,保敏感电力负荷在电网中占的比重越来越大,电力电子设备等非线性负荷也大增,这些都对电网运行质量提出了更高要求。 相似文献
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[目的/意义]作为科学学预测的重要组成部分,学科主题热度预测旨在揭示学术前沿和发展趋势,辅助学者发现前沿选题,支持科研管理机构科学立项。[研究设计/方法]提出基于期刊影响因子的学科主题热度计算指标(TP-JIF),构建基于LSTM神经网络的学科主题热度预测模型(TPP-LSTM),并以LIS领域数据为例,通过时间切片的形式抽取、计算学科主题的热度序列,检验不同长度时间序列下模型的各项误差。[结论/发现]相对于RBF-SVM、Linear-SVM、KNN、Naive Bayesian等模型,TPP-LSTM预测模型可有效表征学科主题热度时间序列的特性,当时间序列长度为4年时预测效果相对较好。[创新/价值]提出的基于期刊影响因子的学科主题热度计算指标,能够有效刻画不同学术刊物对学科影响的差异,规避了单纯依据频率计算热度的弊端;构建的学科主题热度预测模型,有效表征了学科主题的时间序列变化规律,减小了各项预测误差,预测效果较好。 相似文献
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竞争情报环境下的收益管理预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文从竞争情报的角度出发,研究了基于收益管理的航线客流量预测方法,分析了当前的预测基本方法和原理,然后结合区域航空客运市场的特征,引入组合预测法,建立区域航空航线客流量组合预测模型,并通过实证分析,验证了该组合预测模型的有效性。 相似文献
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基于反馈灰色Markov理论的期货价格预测模型及其软件实现 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在Markov预测模型和灰色系统理论的GM（1．1）预测模型的基础上，提出了一种新的期货价格预测方法－反馈灰色Markov期货预测模型，并介绍了其软件实现。 相似文献
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[目的/意义] 研究网络环境下大学生群体的信息偶遇敏感影响因素,以指导大学生群体提高信息偶遇能力,继而提升大学生信息素养。[方法/过程] 使用信息增益分析各影响因素与信息偶遇发生频次之间的相关性,构建敏感影响因素模型,并进一步利用支持向量机（SVM）建立信息偶遇频次预测模型。[结果/结论] 与发生信息偶遇最相关的10个影响因素分布于信息用户、偶遇信息、网络环境、情境因素4个维度;模型分类预测精度达82.96%,说明SVM对预测信息偶遇频次有良好效果。 相似文献
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结合实际探讨了有关预测对象的情报信息采集、分析与预测方案制定和预测方法选择以及预测模型的选用等整个情报信息预测过程。预测过程合理与否决定着预测的成败。在对部分课题的实际预测中，已表明其预测质量和水平得到了很大的提高，并取得了较好的效果。 相似文献
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本系统技术涉及电力需求侧管理领域,提供一种电力用户在进行需求响应时能够自动控制用电负荷到期望水平的系统和方法。 相似文献
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随着我国金融行业不断发展,股票市场预测已经成为该行业一个重点的实际问题,越来越多的学者投入股票预测的研究中,金融市场股票预测精度不断提升。归纳目前基于机器学习的股票预测研究现状,分别从单一模型、改进模型和组合模型分类介绍研究情况,总结不同类别下预测模型的优缺点。介绍各种用于股票预测的预测模型,以及不同模型的实际应用和研究现状,并总结这些模型的应用特点。最后使用ARIMA模型对科大讯飞股票预测开盘价走势,使用VAR模型预测先进数通的股票开盘价、收盘价、最高价和最低价。 相似文献
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期刊学术影响力的预测逐渐受到期刊界和学术界的广泛关注。Hirsch曾指出,相比于其他文献计量指标,h指数具有更好的预测能力,预测期刊h指数的未来发展相当于预测期刊影响力的未来演化。本文以中文社会科学引文索引为数据源库,以我国图书情报学科的13种核心期刊作为研究对象,分别建立向量自回归、向量误差修正和长短期记忆神经网络的时间序列预测模型,动态预测期刊的未来h指数。根据集成预测方法,形成上述3个模型的集成预测值,并比较各模型和方法的精度。实证结果表明,集成预测方法下的平均绝对百分比误差与均方根误差均小于3个单一的预测模型;同时,提升了预测稳定性,期刊h指数在未来呈现稳定增长趋势,图书情报领域的期刊学术影响力将保持良好的正向发展。 相似文献
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文章为预测未来公路客运量的发展,在分析影响客运量发展相关因素的基础上,应用多元线性回归方法,建立了客运量发展预测模型;经过统计学相关检验表明,所获得的模型正确,具有一定的科学性和有效性。 相似文献
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小波神经网络是基于小波分析理论所构成的一种新的神经网络模型,通过使用小波分析,可以在任意水平上分析燃气负荷,并能有效地提取分解。本文利用小波神经网络构造了城市燃气用气量的数学模型,并对模型参数的确定,影响负荷预测的各种因素进行了深入的分析和探讨。 相似文献
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本文通过对北京中长期预测模型的研究，从理论与实践上阐述了中长期预测模型建立的思想、模型的结构及所采用的主要技术方法，并对模型拟合结果进行分析，确保了应用该模型进行预测的准确性。在此基础上，对北京市未来十五年的经济发展状况进行了多方案的预测与分析，提出优选方案。研究成果已在计委制定《北京市国民经济和社会发展“九五”计划和2010年远景目标》中采用。 相似文献
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在决策支持系统的预测过程中引入非线性预测模型,并针对BP神经网络的变异特性,通过组合运用回归分析法,BP神经网络和遗传算法原理,建立了BPN络组合预测时间序列输出模型,结合某企业的寿命周期费用数据进行预测系统仿真,得到的结果与实际数据相比误差较小。结论说明,此方法具有更高的预测精度,在决策支持系统中有较好的可用性。 相似文献
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利用灰色系统理论建立预测模型,预测未来5年我国图书、期刊的出版情况,并对预测结果进行分析和评价,结果表明:该方法有一定的实用性和科学性;预测应注意模型的应用范围和精度。 相似文献
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[目的/意义]在引文分析中,可通过论文的一些属性特征对其未来的被引情况进行预测,并通过预测结果对论文、论文作者、作者所属机构及出版物做出评价。[方法/过程] 从出版物、作者和论文三个方面对影响论文被引的多个因素展开研究,以图书馆学情报学领域被SCI索引的论文作为分析及验证数据,使用逻辑回归、GBDT、XGBoost、AdaBoost、随机森林等算法进行预测,使用多组评测指标对比不同预测方法的效果,并使用GBDT识别对论文被引影响较大的因素。[结果/结论]确定三个方面的影响因素对论文被引预测的影响程度,构建预测模型,并较好地预测论文在未来一段时间的被引情况。大量实验分析发现GBDT、XGBoost和随机森林的预测能力较强,且预测的时间段越长,效果也就相对越好。 相似文献