灰色预测法在情报研究中的应用研究综述     

张晶晶  李泽霞 《图书情报工作》2021,64(24):106-114

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。  相似文献   

利用文本资源,教给预测方法——《总也倒不了老屋》教学策略谈     

《小学教学参考》2018,(25)

《总也倒不了的老屋》是预测单元的第一篇课文,是一篇教读课文。教师要根据文本内容,教给学生预测的基本方法。在教学策略上,教师要全程教读,注重学生的体验,实行目标管理,这样才能让学生初步掌握预测的基本方法,达到教学的预期目标。  相似文献   

ANFIS与模糊聚类-ESN的光伏发电功率预测模型比较     

王大虎  贾倩  林红阳 《教育技术导刊》2018,17(1):157-161

光伏电站的发电功率高度依赖于不同的天气条件，其变化无规律可循，从而给电网管理带来挑战。因此，对光伏发电功率进行预测研究，以确保电网安全、稳定运行。首先，按季节和天气类型划分历史发电数据，经数据分析后，将温度与历史发电功率作为输入，构建了ANFIS与模糊聚类 ESN两个光伏发电功率预测模型。利用Matlab模糊逻辑工具箱构建ANFIS模型，而对于模糊聚类 ESN模型的构建，先采用模糊聚类处理输入数据，再利用ESN进行训练与预测。通过对两个预测结果的比较，模糊聚类 ESN模型的预测精度高于ANFIS模型。  相似文献   

有色金属三维成矿预测信息系统设计与关键技术研究     

坚润堂  杨帆  张俊岭 《教育技术导刊》2018,17(7):150-152

利用现代信息技术开展三维成矿预测，是开展深边部有色金属找矿勘查工作的迫切需要。设计有色金属三维成矿预测信息系统的目标、原则、体系结构、数据库和包括地质数据管理、三维地质建模、三维空间分析、三维成矿预测等功能模块，并对轮廓线三维插值建模法、证据权三维成矿预测法、逻辑回归成矿预测法这三种系统关键技术进行研究。系统设计集成了主流三维成矿预测技术方法，可满足多类型、多尺度的有色金属三维成矿预测需求，为后续系统开发及应用提供指南。  相似文献   

基于VMD-WA-RFR模型的BDI指数影响因素研究          下载免费PDF全文

武华华  匡海波  张鹏飞 《科研管理》2018,39(10):148-158

本文全面考虑BDI指数不同类型的影响因素，将影响因素划分为供给方面、需求方面以及宏观经济三种类型，采用基于VMD分解、小波分析与随机森林回归算法构建的VMD-WA-RF模型，综合分析各影响因素与BDI指数的关系，增强了BDI指数影响因素分析的数学理论。进一步的研究发现：一是，借助VMD-WA-RF模型能够得出BDI指数影响因素的重要性排名，有助于有针对性的调节航运市场；二是，能够得出最重要的五个影响因素分别对BDI指数的影响程度，科学地找出能够迅速调节当前航运市场最有效的方案；三是，通过随机森林回归模型，对BDI指数进行预测，表明本模型预测的精确度较高。  相似文献   

中国海洋科技投入产出效率规律分析与“十三五”趋势预测   总被引：2，自引：2，他引：0  

刘大海  李森  李晓璇  徐孟 《科技管理研究》2018,(9)

基于规模报酬可变的DEA模型,对全国和各涉海城市的海洋科技投入产出效率进行评价。研究发现,我国海洋科技投入产出效率在空间范围内呈现出"北高东高南低"的格局;时间尺度上表现为区域差距缩小的趋势;行政和政策优势对投入产出效率起着重要作用;各涉海城市可分为高效率型、规模有效型、技术有效型和低效率型四个梯度;"十五"至"十二五"全国海洋科技投入产出效率由高速上升转为稳中有进,"十三五"发展前景较为乐观。最后,结合海洋科技投入产出效率现状,提出对策建议。  相似文献   

基于DE-SVM的船舶航迹预测模型     

刘娇  史国友  杨学钱  朱凯歌 《上海海事大学学报》2020,41(1):34-39

为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。  相似文献   

基于PCA和SAPSO的船舶风压差神经网络预测模型     

秦可  卜仁祥  李铁山  刘勇  郑力铭 《上海海事大学学报》2020,41(2):6-10

为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization, SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真,结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。  相似文献   

基于隐马尔科夫模型的VLCC目的港预测     

杨春  王一丹  徐晖  胡勤友  潘亚兰 《上海海事大学学报》2020,41(4):42-49

超大型油船(very large crude carrier，VLCC)目的港预测对海运原油流向预测以及货源地未来运力估计具有重要作用。针对VLCC的AIS目的港信息存在缺失、更新不及时、不准确等现象，提出一种基于隐马尔科夫模型的VLCC目的港预测方法。分析船舶AIS轨迹数据，得到油船历史停靠港口序列；根据VLCC轨迹提取习惯航路，以航路中的交叉点为依据设置观测线；利用船舶航行轨迹数据判断船舶是否经过观测线以及经过观测线的方向，对不同方向分别计算船舶在挂靠港间的转移概率矩阵和船舶挂靠港与观测线间的输出概率矩阵，建立VLCC目的港预测模型并进行预测。研究结果表明：在大多数情况下VLCC目的港预测的准确率可以达到70%以上；航线越固定、运行越规律的船舶，预测准确率越高；船舶越靠近目的港，预测越准确；重载状态下的船舶目的港预测更准确。  相似文献   

安徽省人口老龄化预测与分析 ——基于灰色GM(1,1)模型     

李鲁 《洛阳理工学院学报（社会科学版）》2020,35(1)

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