基于BP神经网络的网络小说排行预测

近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高.     

宜宾地区地热资源产出特征分析

宜宾地区地热资源丰富，现已勘查开发的温泉井具有流量大、温度高、水质好，以含锶、氟、偏硅酸等较多有益物质的理疗热矿水为主等特征。该区域地热水主要发育于二叠系、三叠系的厚层石灰岩地层中，为深埋藏型岩溶水，热量主要来源于地温梯度增温，水质、水温动态变化不明显，其分布产出受北东向构造控制。针对宜宾地区地质、构造、埋深、循环条件等情况，研究该地区地热资源的形成条件、分布特征、地热水补给、径流、排泄条件、水化学特征等，为该区域地热资源开发利用提供科学依据。     

基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型初探

根据区域灾害脆弱性理论，农业旱灾是致灾因子干旱与农业旱灾脆弱性共同作用的结果，脆弱性的存在是农业旱灾发生的主要原因和重要因素.从自然环境和社会经济分析农业旱灾脆弱性的影响因素.提出混合BP神经网络算法，运用MATLAB实现农业旱灾脆弱性快速模拟评估，建立基于混合BP神经网络农业旱灾脆弱性评估模型.     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

基于DLENN模型的沈阳地区PM2.5浓度预测

受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%.     

多壳层Cr2O3空心球用作高性能锂离子电池负极材料

采用硬模板方法,以碳微球为模板,通过调控铬盐前驱体在模板上的吸附时间以及碳球模板的尺寸,来控制铬金属前驱体在碳球模板上的吸附量及嵌入深度,煅烧制备得到单、双、三、四以及五壳层Cr_2O_3空心球.合成的多壳层Cr_2O_3空心球尺寸均匀、纯度高、结晶性好.将Cr_2O_3多壳层空心球用作锂离子电池负极材料,相对于Cr_2O_3纳米颗粒其电池性能取得了显著的提升,具体表现在比容量更高,循环稳定性更好,且大电流放电能力更出色.其优异的性能主要得益于多壳层空心结构较大的比表面积、较短的离子/电子传输距离,且其内部空腔能起到缓冲由于锂离子反复嵌入引起的结构应力以及电极体积膨胀的作用.值得注意的是,四壳层Cr_2O_3空心球由于具有最佳的空腔体积占有率,其锂电性能最为突出,在100次循环后,比容量仍然高达1031.2 mAh/g,是目前商业石墨负极材料的3倍,有望用作新一代高性能锂离子电池负极材料.     

循环作用对马蹄寺石窟群岩体性能的影响

马蹄寺石窟群地处河西走廊中部,气候条件十分恶劣。由于常年受到温度、湿度、酸碱盐等作用的影响,石窟岩体性能出现了不同程度的劣化现象。通过开展室内模拟试验,研究以上多种恶劣环境的循环作用对于岩体抗压强度、波速、质量的影响规律,同时使用X射线衍射仪(X-ray diffraction,XRD)、X射线荧光光谱(X-ray fluorescence,XRF)和扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)对循环作用过程中样品的矿物组分、元素含量和微观形貌进行分析研究。研究结果表明,循环作用使样品中的长石类矿物和方解石含量降低,黏土类矿物含量增加,胶结程度下降,孔隙逐渐发展成为横向微裂隙,导致样品的性能出现不同程度的劣化现象。循环作用对岩体性能的影响程度从大到小依次为冻融循环、耐盐循环、耐碱循环、耐酸循环和温湿循环。     

基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法

随着我国列车行驶速度的不断提高,列车的行车安全逐渐得到了人们的重视,海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了条件.为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性,文章提出一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法,针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在处理时间长,故障结果不准确等问题.首先设计一个监测数据融合框架,然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合,利用循环神经网络算法特征提取能力和MapReduce快速计算能力.这样不但能够发挥循环神经网络故障特征提取能力,还能够满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求,最后通过实例分析,证明了该方法的有效性.