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1.
根据预处理后的旅客出行数据,运用改进的K-means聚类算法进行用户分群,提取聚类特征得到旅客类型子集合,并构建用户画像.基于特征重构数据库,构建旅客类型、出行方式、出行时间段三个维度的交叉巢式Logit模型,捕捉选择方案间的相关性,预测旅客航班出行方式、出行时间段的交叉选择,并基于实际数据进行参数估值和检验.结果表明,旅客倾向于先根据个人及家庭的需求形成旅客类型,考虑选择何种出行方式,最后在旅客类型和出行方式的双重约束下选择航班的出发时间,为机场实施需求管理提供有效依据.  相似文献   
2.
针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型, 泛化能力较弱的问题, 提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法. 该算法使用多个癫痫患者的脑电数据, 先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征, 再对特征进行筛选, 训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型. 该算法不需为每个患者 建立单独的检测模型, 实现了仅使用一个检测模型即可对不同患者进行癫痫检测. 实验结果准确率为0.877 4, 敏感性为0.854 8, 特异性为0.9.  相似文献   
3.
目前多种有机手性分子器件虽已研制成功,但其内在的物理机理仍有许多未解之谜,其中手性分子的圆二色性精细结构、手性诱导的自旋选择效应等是有机手性分子研究的核心。为设计基于手性的新型有机功能器件提供理论指导,考虑有机手性分子螺旋势场诱导的自旋-轨道耦合,围绕分子的光电特性及其调控展开了系列研究。根据光致跃迁理论,得到手性分子的光吸收谱和圆二色谱,发现光吸收峰发生劈裂,圆二色谱由轨道磁矩和自旋磁矩共同贡献。此外,从极化子输运的图像解释了手性诱导自旋选择效应的来源,并利用其电输运特性,设计了手性异质结器件,发现其手性电阻可达7%,整流比达48。  相似文献   
4.
针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.  相似文献   
5.
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。  相似文献   
6.
随着与世界前沿水平的接近,高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型,即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路,本文将宏观层面的研究深入到产业层面,构建理论模型,并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据,分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化,并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现:(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加,模仿式创新的贡献趋于下降;(2)当与世界前沿距离达到临界值时,两种技术进步模式对生产率的影响出现转折,利用门槛分析方法作出判断,中国的创新战略转折点应在2005年前后;(3)考虑到产业技术的特性差异,针对技术密集型行业,鼓励自主创新的政策更为有效,而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。  相似文献   
7.
多标记学习广泛应用于图像分类、疾病诊断等领域,然而特征的高维性给多标记分类算法带来时间负担、过拟合和性能低等问题.基于多粒度邻域一致性设计相应的多标记特征选择算法:首先利用标记空间和特征空间邻域一致性来粒化所有样本,并基于多粒度邻域一致性观点定义新的多标记邻域信息熵和多标记邻域互信息;其次,基于邻域互信息构建一个评价候选特征质量的目标函数用于评价每个特征的重要性;最后通过多个指标验证了所提算法的有效性.  相似文献   
8.
近年来,随着我国高铁的快速发展,给公路客运产生了巨大的冲击。为了提高公路客运企业竞争力,结合中长旅客出行需求和发展态势,笔者从旅客特性、出行特征、运输方式特性等角度,分析了旅客出行行为偏好影响因素,构建了基于非集计的多元Logistic旅客选择方式回归模型。论文依据北京公路客运数据,对0~400km和400~800km的中短途和中长途旅客出行选择行为进行了敏感度分析实验。实验表明,0~400km中短途出行的旅客对便捷性和准时性的敏感度高,而400~800km中长途出行的旅客对出行费用、出行时间、舒适性和安全性的敏感度高。  相似文献   
9.
一种改进的嵌入式特征选择算法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法。为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度。  相似文献   
10.
针对特征选择过程中特征评价指标单一性的问题, 基于集成学习中的极端梯度提升算法, 提出一种新的特征选择算法. 该算法首先应用极端梯度提升算法中构建集成树模型的指标作为特征选择的特征重要性度量指标, 然后利用一种新的双向搜索策略, 权衡了多种特征重要性对结果的影响, 并优化了评价过程的效率. 通过11个不同维度的标准数据集进行测试, 实验结果表明, 该算法能增加特征子集的多样性, 加快特征选择的速度, 并在中维和低维数据集上均具有较高的计算效率, 且能处理高维数据集.  相似文献   
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