面向Web应用的前置URL控制机制研究

针对反向代理应用中存在着的网页内嵌URL问题,提出了前置URL控制机制,构建了该机制的总体模型,包括URL定向模块、预分析器、HTML/XML解析器、URL修改模块和COOKIE修改模块各部件.论述了模型的核心技术--动态脚本的HTML解析和XSL/XML联合解析,提出了异地代理的解决方案.在Apache/Linux下实现了该模型原型,对其功能进行了完整测试,包括性能负载测试,测试结果表明该机制能高效地完成预期目标.     

浙江省月度电力需求的变分模态分解-自适应模糊神经网络-差分整合移动平均自回归组合预测模型及应用

为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中.首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与ANFIS相结合和VMD-ANFIS几种模型进行预测结果对比.结果表明:相比直接利用ANFIS模型得到的预测结果,增加VMD分解过程能有效减小预测误差.说明所应用的VMD-ANFIS方法更具优越性,可以获得更好的预测结果.