基于自适应惯性权重优化后的粒子群算法优化误差反向传播神经网络和深度置信网络（DBN-APSOBP）组合模型的短期旅游需求预测研究

旅游需求的精准预测对于旅游景区资源调度和管理有着重要作用。单一的浅层学习算法无法很好地拟合旅游客流量的特征,针对上述问题,本文通过组合深度学习和浅层学习算法,同时结合网络搜索行为数据,建立深度置信网络和利用自适应惯性权重优化后的自适应惯性权重优化的粒子群算法(APSO)去优化误差反向传播神经网络(BP)神经网络——APSO-BP的组合预测模型,用深度置信网络(DBN)模型对原始非线性客流量数据预测,再对DBN模型预测所产生的残差建立APSO-BP模型进行预测,将二者预测值合成后得到最终的预测值。通过实验证明了该组合模型能够较为准确的拟合客流量数据特征,有效地提高了预测精度。     

基于SA-DBN的超短期电力负荷预测

针对超短期电力负荷预测,提出一种使用集合经验模态分解与样本熵对原始数据预处理,再用模拟退火算法优化深度置信网络的组合模型进行预测.为了减小时间序列数据因自相关性导致预测值滞后于真实值,对原始序列采用EEMD分解,根据各序列的SE值将序列重构,再使用SA对DBN各隐含层节点数寻优构成的SA-DBN模型对重构后的序列分别预...     

利用SVM-LSTM-DBN的短期光伏发电预测方法

为解决传统预测算法的不足,利用深度信念网络(DBN)耦合支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网络(LSTM),提出一种新的光伏功率组合预测方法.分别构建以高斯径向基函数为核函数的支持向量机预测模型、4层长短期记忆神经网络为单项预测模型,通过深度信念网络组合,优化预测结果并输出.根据实际出力和预测结果的误差,利用DBN动态调整以获得最优值,进一步验证SVM-LSTM-DBN模型的有效性和准确性,并以新疆维吾尔自治区某光伏电站的实测数据进行仿真验证.结果表明:基于SVM-LSTM-DBN组合的光伏出力预测模型与单一模型相比,预测精度明显提高.     

基于XGBoost和GM模型的三亚市旅游客流量预测

旅游客流量的预测受经济发展、季节因素影响等不确定性的影响,以三亚市旅游和文化广电体育局官网2012—2018年的月度统计数据的旅游客流量数据为研究对象,通过模型优选,基于XGB和GM模型对三亚市近7年的旅游客流量进行拟合,并对比两种模式预测的准确度。并在以上两种模式的拟合基础上,通过模型组合,对三亚市未来2019年、2020年的旅游客流量、入境过夜游客数量及旅游收入进行预测。     

网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测

利用皮尔森相关系数法处理网络搜索数据,用灰狼算法（grey wolf optimizer,GWO）优化支持向量回归（support vector regression,SVR）中的参数,提出并实现一种基于网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测模型,并用参数优化后的SVR对客流量进行建模预测. 以四川省九寨沟和四姑娘山两个景区为例,构建GWO-SVR、ARIMA、BPNN、SVR、CS-SVR、PSO-SVR和无网络搜索数据等客流量预测模型进行实证分析. 结果表明,GWO-SVR模型均优于其他模型,具有更高的预测精度.     

基于小波与DBN的负荷预测模型

针对原始数据存在干扰以及BP神经网络和深度置信网络(DBN)局限性的问题,提出了一种小波与DBN相结合的负荷预测模型.该方法主要是先将原始负荷数据进行小波降噪,将降噪后的数据用来训练DBN模型,最后用该模型进行负荷预测.分别对比BP、DBN以及小波与DBN组合模型对负荷的预测结果与真实值的差异,仿真结果表明小波与DBN组合预测模型预测曲线趋势和真实值的一致性最好,从数据中得出BP、DBN以及组合模型预测结果的均方根误差分别为23.862、13.656和10.477,说明小波与DBN组合模型对负荷预测的准确性最高.     

基于改进狼群算法-深度置信网络(IGWO-DBN)模型的旋风分离器压降预测

针对目前旋风分离器压降计算模型在准确性和实用性上的不足,为更好地指导旋风分离器的结构设计和性能优化,采用深度学习方法对其压降进行了预测。选取了影响压降的7个几何参数,采用深度学习中的深度置信网络（deep belief network,DBN）对旋风分离器压降数据进行预测,并利用改进的狼群算法（improved grey wolf optimizer,IGWO）对DBN模型的初始化权重和偏置参数进行寻优,构建IGWO-DBN组合模型,同时与几种传统计算模型和机器学习模型的预测结果进行对比。结果表明,IGWO-DBN模型在计算精度上优于Shepherd-Lapple模型、Casal模型等传统计算模型,并优于反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）、支持向量机（support vector machine,SVM）、极限学习机（extreme learning machine,ELM）等机器学习模型,计算效率大幅提升,且具有较好的泛化性和鲁棒性,可用于旋风分离器压降参数的预测。     

基于随机矩阵理论和改进粒子群优化-深度置信网络的无功优化

配电网无功优化是使电网能安全稳定运行的重要问题,本文将深度学习应用于配电网无功优化上,提出基于改进的粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO)深度置信网络（Deep Belief Networks,DBN）模型的配电网无功优化方法。首先,利用随机矩阵理论将配电网运行过程中产生的环境以及电气数据构造五种随机矩阵,每种矩阵构建8种特征指标,共提取40种特征指标;其次,以随机矩阵理论所提取的各特征指标为输入,以变压器分接头档位和节点的无功补偿容量作为输出,利用改进的PSO优化DBN网络的初始权重,建立PSO-DBN模型,学习各特征指标输入与变压器分接头档位以及节点无功补偿这两种控制策略之间的关系,得出相应的无功优化策略。最后,以改进的IEEE33节点系统作为算例仿真对象,验证了所提方法可降低网损和减少电压波动。     

基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。     

基于灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测

针对深度学习网络在网络流量预测建模过程中的参数优化难题,以改善网络流量预测结果为目标,提出一种基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测模型.首先,收集网络流量历史数据,并对数据进行相空间重构、归一化等预处理;其次,引入灰狼算法快速搜索到全局最优深度学习网络的相关参数,并根据最优参数对预处理后的网络流量历史数据进行...     

浅析航海过失和管货过失

《海牙规则》确立了海运承运人对航海过失造成的货损免责，航海过失可分为驾船过失和管船过失。但承运人对管货过失造成的货损应承担赔偿责任。区分航海过失，尤其是管船过失与管货过失，成为一项极其重要的任务。近百的来，有关于此的争议不同涌现，国际上要求废除航海过失免责的呼声日益高涨，《汉堡规则》虽废除了航海过失免责，但亦未被国际社会所接受。文章探讨了航海过失与管货过失的区分标准，并尝试建立一种新的承运人责任制度。     

以党内和谐促党群和谐,以党群和谐带社会和谐

党内关系的和谐状态不仅是衡量党的自身建设成效的重要标准,更是提高党的执政能力建设和永葆党的先进性的内在要求。党内和谐是党群和谐的根本,对党群关系和谐与社会和谐起着重要的示范和带动作用。要以党内和谐促进社会和谐,以优良的党风促政风带民风,必须通过党群关系的良性互动来实现。     

浅析增加农民收入的基本途径——对三农问题的几点思考

农民收入问题影响到农民的生活水平，影响到农业生产能力，是“三农”的根本问题。从农民、农村、农业三个角度提出了增加农民收入的对策建议。     

建设以公众为中心的电子政府

从我国电子政府的发展现状出发,以上海市各级政府的电子政务为例,对我国各级电子政府建设在迅速发展的同时所呈现出的一些问题及面临的障碍进行分析,并提出以满足公众需求为基点,建设以公众为中心的电子政府,最后提出相应对策与建议,以利真正提高政府的绩效,让公众从中获得真正的收益.     

浅谈语言在馆员与读者沟通中的运用

阐述了正确运用符号语言与体态语言对改善馆员服务态度、提高馆员服务质量的重要作用。     

浅析新闻语言的弊病及其原因

新闻语言是通过新闻媒介,向人们报道新近发生的事实、传播新闻信息的载体之一。它作为媒体传递信息的工具,是一种对社会影响颇大的公共语言行为。时下新闻语言却出现了一系列的问题,已经严重的影响到新闻媒体的自身发展和社会用语的纯净。为了使新闻语言沿着科学、健康的方向发展,本文主要具体阐述了新闻语言弊病的表现形式和原因,希望能给新闻语言的规范提供帮助。     

节约能源改善环境--科学发展煤化工产业

基于山西能源重化工项目大都为高物耗、高能耗、高污染、低效率的现状,提出了发展循环经济、节约资源、改善环境,开发研究高科技项目,把煤炭工业产业这一重要能源产业发展成资源节约型、环境友好型产业的可持续发展模式。     

从银政及银企关系看国家注资改造国有银行的有效性

通过对政府从国有银行退出的艰巨性和国有银行和国有企业之间建立真正债关系的艰巨性的角度,对国家通过注资的方式改造国有商业银行的有效性进行了深入的分析,结果表明:我国国有商业银行的改革决不是简单通过注资就可以一蹴而就的。根据分析的结果提出了对国有商业银行改革的意见和建议。     

由对诗人的重估到对新诗史的重构--从《诗刊》看五四以来的新诗传统在五、六十年代的命运

作为二十世纪五六十年代国内最权威的诗歌刊物《,诗刊》无疑代表了当时的文学潮流,并引领着文学的走向。研究自1957年1月到1965年停刊的《诗刊》,可以清晰地把握当时的诗坛动态和文学环境,不失为五六十年代中国文学的一份生动史料。本文着重考察的是《诗刊》如何以对“五四”以来新诗人的重估和对新诗史的重构,完成了新诗在五六十年代的历史叙述。     

智能化电能表及自动抄表系统在住宅中的应用

本文主要论述了智能化电能表及自动抄表系统的组成、特点，以及目前市场上使用的几种主要智能化电能表和自动抄表系统的方式及其发展趋势．