基于概率后缀树的股票时间序列预测方法研究

在时间序列符号化基础上,本文引入概率后缀树PST模型,构建基于时间序列符号化和概率后缀树相结合的股票预测模型.本文选择在沪深300的10支股票数据上将预测模型与传统的马尔科夫模型MM和自回归移动平均模型ARMA进行对比,结果显示本文提出的股票预测模型优于MM模型和ARMA模型,验证了本文所提出的预测模型在投资收益上的有效性.     

基于多层感知机的个性化链接排序预测

社交网络链接预测,即通过历史社交网络结构信息,预测未来一段时间内社交用户之间可能会产生新的链接关系,是社会网络分析中的一个重要问题。现有的模型挖掘了用户之间的浅层交互关系,或者通过深层网络去学习用户的特征描述。然而,由于社会网络数据极其稀疏,现有的模型在链接预测的表现上存在一定的提升空间。针对上述问题,文章提出基于多层感知机的个性化链接排序预测模型(PRMLP),从而实现了社交链接预测任务。PRMLP同时考虑了用户之间的交互关系,并采用了多层网络结构深入挖掘社会网络的拓扑结构,因此能够学习得到更精准的用户特征描述。文章针对模型训练中正负样本不平衡的问题提出了解决方案,在2个真实数据集进行的实验表明,文中提出的基于多层感知机的个性化链接排序预测模型相对于现有的其他链接预测模型表现更优。     

灰色马尔科夫链的宁德旅游总收入预测模型优化研究

针对传统灰色GM(1,1)预测模型预测随机波动数据的局限性,采用残差修正方法优化GM(1,1)预测模型,并通过马尔科夫链对优化的模型进一步改进,建立了一种优化的灰色马尔科夫链的预测模型。优化模型可以有效提升预测的准确性和稳定性,通过预测宁德市旅游总收入的实例验证新模型的有效性,拓展了灰色预测模型的应用范围,为宁德市旅游事业发展的决策支持提供了一种新方法。     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

无偏灰色模糊马尔可夫链在设备衰退预测中的应用

针对传统灰色马尔可夫模型在固有灰色偏差和抗干扰性方面的不足,提出一种基于无偏灰色模糊马尔可夫链的设备衰退趋势预测模型。首先,引入无偏灰色理论,建立无偏灰色模型,预测设备健康状态的总体趋势;然后,根据此趋势,采用模糊集合理论进行模糊状态划分,从分类方法上改进传统灰色马尔科夫模型,同时克服马尔可夫状态矩阵运算量大的缺点;最后,进行模糊马尔可夫残差修正,确定设备健康状态组合预测值。与传统灰色马尔可夫模型相比,该模型可有效提高预测精度。以屏蔽泵的健康状况数据为样本进行设备衰退趋势预测,结果表明:该模型对第13、14和15个周期的设备健康状态的预测,残差偏移率分别为0.24%、0.10%和-0.05%,对应传统灰色马尔科夫模型的残差偏移率0.46%、0.11%和0.08%,预测精度更高,能够有效实现设备衰退趋势的精确预测。     

基于灰色马尔科夫模型的深圳港集装箱吞吐量预测

为了更准确的预测港口集装箱吞吐量,以深圳港2003-2017年集装箱吞吐量数据为基础,通过数学方法将灰色预测模型和马尔科夫预测模型两种数学模型结合起来,建立灰色马尔科夫模型,然后利用灰色预测模型与灰色马尔科夫模型分别进行深圳港集装箱吞吐量的预测计算。结果表明:灰色马尔科夫预测模型能大幅降低波动性较大的时间序列的预测误差,尤其适用于中长期的预测;同时,传统的灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也得到明显提高。根据建立的预测模型,计算出了深圳港2018-2020年的集装箱吞吐量预测值。     

加权马尔科夫的灰色残差修正模型在酸性降水pH值预测中的应用

酸雨的pH值受酸性离子和碱性高子的影响比较大,这些影响因子之间存在多重相关性,用一般的方法难以达到预测精度.本文在灰色系统理论的基础上,通过引入马尔科夫理论,提出了一种基于马尔科夫灰色残差修正模型.该模型弥补了灰色预测模型在预测结果的精确性和可信任性方面表现出的固有缺陷.实例表明该方法在提高组合预测精度上具有可行性.     

锅炉生产中的焊接质量控制探讨

酸雨的pH值受酸性离子和碱性离子的影响比较大,这些影响因子之间存在多重相关性,用一般的方法难以达到预测精度.本文在灰色系统理论的基础上,通过引入马尔科夫理论,提出了一种基于马尔科夫灰色残差修正模型.该模型弥补了灰色预测模型在预测结果的精确性和可信任性方面表现出的固有缺陷.实例表明该方法在提高组合预测精度上具有可行性.     

灰色-马尔科夫模型在桥梁运营状况预测中的应用

为了找到一种能够精确有效地预测桥梁运营状况的方法,提出一种基于灰色GM(1,1)理论模型并用马尔科夫链修正的灰色-马尔科夫预测模型.结合河北省某地区的159座桥梁数据对该方法进行应用检验,结果表明:灰色-马尔科夫模型预测数据的平均相对误差为-0.11%,相比灰色GM(1,1)理论模型预测数据的平均相对误差-0.34%,在精度上有了明显的提高,而且灰色-马尔科夫模型预测出的数据更加稳定.利用马尔科夫链优化过的灰色GM(1,1)理论模型预测出2017年至2019年该地区一类桥的数量分别为49座、39座以及34座.由此可知灰色-马尔科夫模型在已知的桥梁定期检查数据基础上可以提供较为精确的预测,相较于灰色GM(1,1)预测模型,该方法具有更高的精度和稳定性.     

基于二进制序列索引的灰色马尔科夫交通流量预测模型

针对短时交通流量预测在精度和收敛速度方面的不足,将二进制序列索引和灰色马尔科夫波动性预测模型相结合,用于短时交通流量预测.通过二进制序列索引,将传统灰色马尔科夫模型中的直接流量数据变为间接流量数据,以减少后期数据处理中误差导致的蝴蝶效应;同时通过波动性数据处理方法的逆方法将预测值还原到索引序列,使灰色马尔科夫预测模型可用于波动性数据的预测,并自主调整预测精度和收敛速度.以松原市兴业大街松原大路交叉口某一进口道的短时交通流量过程为例,对模型进行检验,结果表明:将经过二进制序列索引后的间接交通流量数据运用于优化后的灰色马尔科夫模型后,短时交通流量预测值的相对误差由0.46缩小至0.07,大幅提升了预测数据的精度,说明模型具有良好的预测精度,可以满足短时交通流量预测的要求,具有较高的实用性.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。