基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。     

并行极限学习机在洪水预测中的应用研究

研究洪水预测的神经网络模型,要求模型保证一定的运行效率和准确度。文中应用并行极限学习机建立的洪水预测模型预报精度达到应用水平,可以用于渭河和汉江流域的洪水预报。并行极限学习机兼有极限学习机和并行计算的优点,不需要反复迭代调整隐层节点,通过训练后即可进行预测,运行效率高,预报效果较好,具有一定的实用价值。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

瓦斯地质工作在煤矿瓦斯预测中的应用

为了更为深入地推动煤矿瓦斯的防治工作,该文整理了多年的煤矿地质勘探、测试和开采经验,归纳了地质开采的相关资料,利用瓦斯地质以及瓦斯治理的研究成果,揭示出了煤矿瓦斯的地质规律,为煤矿瓦斯灾害预防和资源开采提供了依据,并且分析了瓦斯地质工作在煤矿瓦斯预测中的应用。     

基于GM(1,1)模型的农村公路PCI值预测分析

为了对农村公路的PCI值进行预测,建立了等维递归GM(1,1)模型,并采用后验方差检验模型的精度。最后根据预测模型分别对河南地区农村沥青公路路面和水泥混凝土路面PCI指标进行预测,比较分析了变化的异同和原因。     

面向大社交数据的深度分析与挖掘

社交网络在线化是大数据时代的典型特点,也是大数据产生的重要原因之一.本文从大数据的特点着手,结合互联网络尤其是在线社交网络的发展趋势,介绍大数据在提升国家信息产业科学化水平、引领新型互联网经济发展、推动社会学与信息科学交叉发展等方面带来的重大机遇;分析在线社会网络中存在的关键问题,阐述网络大数据研究在语义理解与分析、多模态关联与融合、群体行为分析与挖掘、多维分析与可视化、系统的研发与集成等方面面临的巨大技术挑战,以及当前国内外在大数据分析和在线社交网络领域的主要研究工作;总结和展望网络大数据研究的未来方向和前景.     

编者按

<正>大数据是海量、高增长率和多样化的信息资产,需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力.大数据在政府、公共事业、商业领域的价值日益凸显,成功案例层出不穷.真实、准确、及时的大数据样本也为心理学研究方法的变革带来了崭新的机遇,拓宽和加深了心理学研究的广度和深度,提升了心理学研究的预测力和控制力.我国已有不少学者投身大数据的洪流,如中国科学院心理研究所朱廷劭研究员创建了"计算网络心理实验室"并基于大数据开发了"国人心理地图"、蔡华俭研究员创建了"云端心理     

高校师资队伍结构预测模型研究

师资队伍结构预测是高校师资队伍建设的核心问题。本文分析了高校师资队伍的历史状况，分析了办学层次、教学任务量等影响师资队伍结构预测的影响因素，引入线性规划模型分析法，建立高校师资队伍结构预测模型，并设计三种情况进行了实例测试。该预测模型的研究为增强高校师资队伍建设的主动性和前瞻性提供理论依据。