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《实验室研究与探索》2017,(11):255-258
通过对实验仪器设备历史能耗数据进行分析处理,提出了一种基于多项式拟合的实验仪器设备用电能耗预测方法,实现设备未来一年能耗数据预测。该方法针对高校用电的周期性和阶段性的特性,适用于实验仪器设备的用电能耗分析和预测,有利于节能减排和高校能源的统筹规划。首先采集历史能耗数据进行多项式拟合得到拟合函数,其次根据该拟合数据计算得到增长趋势向量,然后通过该向量对拟曲线进行平移得到预测函数,从而实现预测目标年份的能耗数据。最后通过实验和数据分析证明本文方法的有效性和可行性。 相似文献
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长江水质污染预测的灰色模型 总被引：5，自引：0，他引：5
水质预测涉及因素众多且机理复杂，而且已知数据偏少，故采用灰色理论中的GM（1，1）模型对长江污染物进行预测，并进行了四种检验，都达到较满意的效果．为了使预测结果更加准确，提出了用GM（1，1）模型群和等维灰数递补动态预测两种方法加以改进，从而避免使用单一的灰色模型容易受到不稳定信息影响的缺陷，使得预测精度更加准确，提高预测结果的可信度． 相似文献
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垃圾邮件是Internet上面临急待解决的问题.Rough集理论是处理模糊和不精确数据的新型工具,能提供描述正常模型的最小预测规则集.重点阐述了Rough set在垃圾邮件过滤中的应用,并对大量数据进行了实验对比,试验验证了Rough set在垃圾邮件过滤技术上的可行性和可靠性. 相似文献
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针对实际工业系统多存在非线性耦合、时变、滞后等特性,难以建立精确机理模型,提出了一种基于数据驱动的方法建立系统的预测模型。采集过程运行中的历史数据分别建立非线性系统的RBF、LS-SVM和KPLS 3种预测模型,仿真实验表明所建数据驱动模型具有较好的预测精度,能够被用于控制、预报和评价生产过程和设备的运行状态。 相似文献
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桑建华 《中学物理教学参考》2007,36(9):55-56
使用传感器进行物理实验数据的采集,是中学物理教学发展的方向,笔者介绍一种低成本的基于 USB 声卡和 LAB-VIEW 软件平台的数据采集系统,在满足中学物理的质性和量性实验的前提下,为现实不少没有配置商用传感器数据采集系统的广大学校开展传感器方面的教学,打开思路,实现实验数据采集的一种切实可行的方法.利用传感器做实验,采集实验数据,最大的好处可以节省记录数据,手工方式处理数据所用的时间,从而可以把更多的时间用以对物理过程和规律的探究.其次,利用传感器做实验可以把可见度小、瞬时变化的物理现象和过程进行准确无误 相似文献
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本文根据已知的数据对房地产价格未来的发展趋势做出预测分析.采用灰色预测法,主要以灰色理论中的GM（1,1）模型对房地产商品价格走势进行预测.首先,我们对数据进行了检验和处理,然后基于灰色理论的房地产预测模型建模,最后用参差检验法对模型做出检验,得到假设模型成立,从而做出了关于郑州房地产商品房销售价格预测预报. 相似文献
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利用爬虫技术从中国种业大数据平台获取小麦特征信息数据集,采用手工结合计算机程序的方式处理数据.对处理后的数据使用传统机器学习中的支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习中的BP神经网络方法,分别构建小麦抗寒性模型.实验结果表明,与传统机器学习的模型相比,BP神经网络在小麦抗寒性分类效果预测上表现的效果优、预测准确率高. 相似文献
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网络安全状态数据具有数据量大、特征数目繁多以及连续型属性多等特点.态势预测问题可转化为海量数据的预测问题.以网络安全态势研究为应用背景,提出了一种基于改进的粒子群优化算法来优化反向传播神经网络的态势预测模型.利用IPSO内在的隐并行性和很好的全局寻优能力对BP网络的权值和阈值进行优化并建立预测模型对网络安全态势进行预测.仿真实验证明其改善了传统BP网络在预测应用中的不足,有效提高了态势预测的精准度. 相似文献
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《湘南学院学报》2019,(2):22-25
针对现有网络安全态势预测模型往往只能对离线数据进行预测,无法根据历史信息来对当前数据进行在线实时预测的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的网络安全态势预测方法.首先,介绍了卡尔曼滤波的基本原理和相应的状态方程和预测方程,然后设计了基于卡尔曼滤波的网络安全态势在线预测算法,算法采用最小二乘方法来求解预测方程中的权值矩阵和噪声参数,从而获得了相应的预测表达式,可以实现对网络安全态势的实时预测.为了验证所提模型的预测效果,将其应用于离线数据集和在线实时数据中,并与其它方法进行了比较.仿真结果表明:所提模型能准确有效地对网络安全态势进行预测,具有预测精度高的优点,和其他方法相比,具有较大的优越性. 相似文献
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大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均（IOWGA）算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM（1,N）预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明：基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他三种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究. 相似文献
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《东南大学学报》2020,(1)
针对传统MD模型由于假设出行时间价值和出行效用服从固定的概率分布导致对诱增客流预测研究存在一定局限性,提出一种基于前景理论改进MD模型的诱增客流预测方法.研究结合川藏客运通道的实际交通流量调查数据,采用改进MD模型预测川藏铁路沿线地区的客流总量和诱增客流量.最后,将改进MD模型分别与传统MD模型和Logit模型对比,并分析前景理论中的参数取值对预测结果的影响.结果表明,Logit模型预测结果比改进MD模型预测结果大8.5%,传统MD模型比改进MD模型预测结果大3.7%,但是各方式的预测结果差值都在10%以内.前景理论中的参数取值对客流预测结果有很大的影响,尤其体现在易变型和保守型两类出行者,预测差异达到23%. 相似文献
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荷电状态(SOC)是电动汽车动力电池的核心性能指标。为了进一步提高锂离子电池组单体电池荷电状态预测精度,提出一种基于改进PNGV模型的电池内阻辨识与SOC预测。根据锂离子动力电池的特性分析,建立改进型PNGV模型。利用实验采集的数据和最小二乘算法实现内阻的在线识别。通过该内阻辨识算法,更加准确地反映电池的当前电压。根据预测更加准确的电压,从而提出基于数据融合PHM法预测电池的SOC,该方法基于实验数据和灰色预测模型来估算电池的荷电状态。仿真和实验结果表明,基于内阻辨识的SOC预测更准确,具有较强的工程实用性。 相似文献
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一种基于粗糙集与BP神经网络集成的新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析了粗糙集理论和神经网络理论各自优势和存在问题的基础上,设计了将两者综合集成的新方法。该方法主要思想是利用粗糙集理论对神经网络待处理的数据进行属性约简,借此来简化神经网络的结构。利用该方法对航材的消耗进行预测,实验结果表明,该方法减少了训练次数并且预测效果比传统神经网络效果好。 相似文献
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宋凌玉 《西安文理学院学报》2018,(5)
港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测.提出了一种融合斯塔克尔伯格模型的港口吞吐量预测方法(Forecasting method of port throughput Stackelberg model,FMPTSM).该方法首先需要将港口吞吐量内具有冲突性的各类大数据分成不同的数据集合,并要求具有相近性质的数据子集能够被分配在同一类中,以此防止港口间吞吐量相互阻塞造成可调度性损失.实验结果表明,该算法预测能力高于同类算法在港口吞吐量预测中的有效性. 相似文献
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BP神经网络是应用最广泛的预测模型,它能方便、灵活地对信用卡消费行为进行探测,但BP网络有很多固有缺陷,比如结构难确定、初始权值选择盲目性导致训练速度慢等,结合信用卡交易数据的混沌特征分析,通过应用混沌理论中的相空间重构技术,把信用卡客户的相关数据嵌入到重构的相空间中,然后利用BP神经网络技术建立混沌风险探测模型,对信用卡交易行为进行风险预测.实验结果表明,该模型的预测精度高于一般的神经网络预测方法,其中正确检出率比使用BP神经网络模型提高了3%. 相似文献