基于灰色关联分析模型的新乡市科技金融耦合关系研究

基于科技创新与金融发展之间的耦合机制,引入灰色相对关联度分析法,以2014年到2019年的专利申请数量、技术合同交易额和金融机构贷款额为依据,分析了科技创新与金融发展之间的互动关系.研究结果表明,新乡市科技创新与金融发展有着较强的正相关关系,应大力推进科技金融的协调发展,提高两者的融合质量.     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

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.     

西湖凹陷西部斜坡带花港组、平湖组储层裂缝发育特征及有效裂缝测井识别

以西湖凹陷西斜坡花港组、平湖组致密砂岩储层为研究对象,通过录井资料分析及岩心和显微薄片观察,研究裂缝的宏观与微观发育特征及其影响因素.结果显示其主要发育层理缝和构造缝.层理缝主要为水平缝和低角度缝,且已被充填;构造缝主要为垂直缝和高角度缝,充填缝和未充填缝各占一半.裂缝的发育受岩性、单层厚度、断裂及地应力场的综合影响.在交会图法(定性)和概率判别法(半定量)研究的基础上,将岩心观察统计结果与常规测井曲线和成像测井成果相对比,综合预测与评价裂缝发育段,认为有利的裂缝发育层段为花港组下段和平湖组中下段.     

大数据分析构建儿科门诊预警机制的研究

为优化儿科门诊服务流程,构建更合理的预警机制,对儿科门诊海量数据采用大数据分析技术,构建一元线性回归模型,通过不同的预测分析法,研究儿科日门诊量与医生出诊人次之间的关联关系,有效掌握数据的变动趋势,从而可以实现具有一定容错机制的预测模型,进而更加合理地实现配置医疗资源的目的.     

人工神经网络预测混凝土柱屈服性能

建立了一种基于人工神经网络的矩形混凝土柱屈服性能预测方法.该方法采用经验模型进行柱屈服性能影响因素的分析来确定该神经网络的输入参数,并通过敏感性分析验证了所选神经网络输入参数的合理性.为验证该方法的可行性与有效性,通过对PEER 210组矩形混凝土柱的屈服性能进行预测分析并与经验预测模型的预测结果进行比较.比较分析结果表明:神经网络预测结果与实验结果吻合程度远高于其他经验预测模型;同时也证实该方法在实验数据稀少的情况下为预测结构在地震作用下的性能提供一条新途径.     

基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型

有效的软件缺陷预测能够显著提高软件安全测试的效率,确保软件质量,支持向量机(support vector machine,SVM)具有非线性运算能力,是建立软件缺陷预测模型的较好方法,但其缺少统一有效的参数寻优方法。本文针对该问题提出一种基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型,将支持向量机作为软件缺陷预测的分类器,利用遗传算法进行最优度量属性的选择和支持向量机最优参数的计算。实验结果表明,基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型具有较高的预测准确度。     

地理信息技术在当今考古研究中应用

空间数据管理和分析是GIS具有的优势功能,考古工作往往与遗址的空间分布和特征具有深层次的关系。该文章在研究国内外考古工作中地理信息技术的基础上,结合目前已经实现的技术,总结了GIS在考古中的五大应方面,包括制作考古专用地图、不同图层的叠置分析、利用空间数据库实现考古资料数字化、GIS支持下考古信息系统的开发以及对遗址建立预测模型,从数据的采集和存储、信息系统建立以及模型构建等方面对地理信息技术在考古中的实现进行了初步探究。     

高强轻骨料混凝土收缩徐变模型对比分析

总结了我国轻骨料混凝土技术规程模型、MC2010模型、ACI209模型、B3模型的适用范围和基本公式,计算分析了上述模型对高强轻骨料混凝土收缩徐变的预测效果,结果表明上述模型对高强轻骨料混凝土的基本徐变预测精度较高,但对高强轻骨料混凝土的收缩预测与实验数据存在一定差距.本文在对比分析的基础上,基于已有文献数据,提出了考虑骨料含水率影响的MC2010修正模型.通过与试验数据对比表明,修正模型对高强轻骨料混凝土收缩变形的预测精度更好.     

机场道面使用性能的动态自回归预测模型

针对我国机场道面性能观测时间短,观测数据少,使用现有模型预测精度低,不能根据观测值动态更新预测模型等现状,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测的方法,建立了动态自回归预测模型,进行机场道面使用性能的预估.选取我国华东某机场的实测道面状况指数为基础数据,进行时间序列建模,应用卡尔曼滤波算法实现时间序列模型参数的实时更新,分析模型的预测效果.时间序列数据较少时,难以建立高精度的自回归模型,通过卡尔曼滤波处理建立的动态自回归预测模型精度明显提高.