基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

一个基于Exchange的企业办公自动化系统的实现

介绍了一个基于Exchange的企业办公自动化系统的实现，其中包括系统目标、开发平台和工具的选择、系统的功能模块、关键技术以及系统的安全机制。     

相关熵及其有限性的条件

就相关熵的性质进行了讨论，证明了在pp密度逼近中使用的作为“距离”的相关熵不满足距离定义中的第三个条件，并给出了三角不等式成立的条件。     

heory, controls parameter and application of the packed-bed electroosmotic pump

Theory and controls parameters affecting the output pressure and flow rate of the packed-bed electroosmotic pump (p-EOP), including zeta potential ζ, electric intensity E, length of the column L, cross-section area of the column A, dielectric constant ε and viscosity coefficient η of the liquid being pumped, are discussed concisely. And also, the fabrication and application of the p-EOP are introduced.     

具有sn-网的空间

证明了具有σ—点有限sn—网及σ—局部可数sn—网的空间可刻划为度量空间在某些确定映射下的象.     

Supercritical Fluid Carbon Dioxide in the Extraction of Lanolin and Its Alcohol

The use of supercritical fluid carbon dioxide (SF-CO_2) in extraction of lanolin and its alcohol issuperior to the conventional solvent extractionmethod. Its distinctive advantages include highextractive ratio, nontoxic and nonflammablesolvents, and minimal by-product pollution. The     

用带时序子模块的系统动力学模型预测Brent原油价格

提出在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块，并且自动确定每个AR(p)子模块的阶数p。带时序子模块的系统动力学模型既体现了因素问的横向因果关系，又体现了每个因素的纵向关系。建立欧佩克(OPEC)石油产量、世界GDP、煤炭产量与价格、天然气、需求量、供求差额、消费系数、非欧佩克石油产量、非欧佩克供求差额，石油库存和OPEC组织的期望油价共十一个因素影响下的Brent原油价格预测模型，模型的预测结果表明：在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块的方法是可行的、有效的，并且能提高模型的预测精度。     

数学教育中的学习方法教育

从教学重点、素材来源、方法例示等方面论述了数学教学中学习方法的培养．     

基于BP网络的反馈控制器设计

针对常规反馈控制器参数在对象时变情况下难以获得最优的问题，利用BP神经网络构成系统反馈控制器，通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型，并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。将算法应用于循环水温度控制系统表明：该控制器对模型参数不依赖，能有效地适应控制对象参数的变化，系统具有较强的鲁棒性。     

用DDM实现分布式三维虚拟环境

介绍了HLA中数据分发管理(DDM)的过滤原理;研究分析了目前几种实现DDM过滤机制的方法及其存在的问题,并提出一种简单易行的DDM实现策略,以实现三维虚拟环境的分布式,来提高它的响应速度.