一种新弱化缓冲算子的构造及应用

灰色序列算子对灰色预测模型的预测精度起到关键作用.在已有缓冲算子和弱化缓冲算子研究基础上,构造出一种新的弱化缓冲算子,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明该弱化缓冲算子使用方便、有效,能显著提高GM(1,1)模型的预测精度.     

PSO-GM模型在拱坝变形预报中的应用

用PSO-GM模型来预测了拱坝变形情况.该模型通过粒子群算法优化灰色模型中背景值的权重系数r和指数灰元N,既保留了灰色模型要求样本数据少、短期预测精度高、可检验等优点,又弱化了线性GM(1,1)模型对累加生成的数据序列须成一定指数规律变化的要求,从而更具普遍性.通过工程实例计算验证可知,PSO-GM模型无论拟合精度还是预测精度都较一般线性灰色GM(1,1)模型好,可以为坝体位移监测提供参考.     

灰多元前移线性回归组合预测模型的构建及其应用

基于灰色系统理论具有时间序列和累加的特性,将灰色理论引入到前移线性回归分析模型中,建立一种新的组合预测模型―灰多元前移线性回归组合预测模型.该模型很好地处理了灰色系统模型中难以体现线性因素的问题,同时也大大弱化了前移线性回归分析模型中异常数据对预测效果的影响,使预测能及时跟踪因变量的动态变化.本文重点将上述组合预测模型应用于湖南省电力需求的预测问题中,结果表明,该模型在实际应用中是十分有效的,预测结果可以作为管理决策的理论依据.     

基于改进的GM（1,1）模型的上海市垃圾产量的预测

GM(1,1)模型是上海市垃圾产量预测的一种有效的方法,但序列的随机波动性难以在GM(1,1)模型得到反映。利用灰色震荡序列GM{1,1}模型,对上海市2000年~2008年垃圾产量进行预测,预测结果表明,此方法能够反映出上海市垃圾产量所具有的波动性特性,得到更高的预测精度。     

改进的灰色预测模型在全国用水量预测中的应用

针对水资源供需日趋严重的问题,应用灰色预测理论,以国家统计局发布的2000-2012年的全国用水量为建模数据,分别建立了普通灰色预测模型以及带有弱化算子的灰色预测模型,对全国用水量进行了短期预测,并验证了模型的实用性.此外,通过两个模型的对比,反映了带有弱化算子的灰色预测模型预测结果更精确.     

灰色系统理论在我国就业人数预测中的应用

以我国1999—2006年的就业人数数据为依据,利用灰色系统理论原理,对我国就业人数的原始数据进行弱化处理,以减少冲击波对数据的影响。对弱化后的数据序列处理中引入多元统计思想,确定最终弱化的终止条件,然后以此弱化后的数据为基础建立灰色GM（1,1）微分模型dx（1）/dt-x（1）=38 164.384 6。根据灰色系统理论原理得知模型不具有很好的预测效果。探究了模型失效的缘由,提出了模型改进的建议。     

住宅建筑建材准备阶段能耗和碳排放灰色分析——以合肥地区为例

建筑生命周期内,尤其是建材准备阶段的能耗和碳排放统计数据相对较少,缺乏精度高且可操作性强的模型.将非等间距灰色系统预测模型应用于合肥地区住宅建筑建材准备阶段能耗和碳排放的分析预测,获得住宅建筑建材准备阶段能耗和碳排放的预测公式,经后验差检验显示预测结果具有足够的精度水平.在此基础上,提出以标准煤作为参考指标的单位碳排放条件下能源利用能力的评价指标.通过对比发现,建材准备阶段单位碳排放条件下的能源利用能力具有较大的提升空间.     

基于神经网络灰色Verhulst算法的装备研制费用预测模型

为了提高装备寿命周期费用LCC(life cycle cost)中研制费用的预测精度,对于呈S型的研制费用累加序列,利用灰色Verhulst模型对其预测.构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式对,利用BP神经网络对灰色Verhulst预测结果进行训练.仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用灰色Verhulst模型所得到的结果总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度.     

基于改进的变权缓冲灰色模型在沉降预测中的应用

针对灰色模型在中后期沉降预测中的精度问题,提出了单、双权幂函数弱化缓冲算子,并结合变权背景值建立改进的变权缓冲GM(1,1)模型。证明了新算子能提高光滑性、缩小级比偏差,实现对原始沉降数据的预处理。对于模型中的权值采用以还原值与原始值平均相对误差最小为目标的粒子群优化算法确定。最后,以高填方机场地表沉降数据预测为例,验证所提改进模型的有效性。结果表明：新算子能够有效弱化沉降序列受到的冲击扰动影响,结合变权背景值能显著提高灰色模型在中后期沉降预测中的精度。此外,对新算子的权值进行限定后,可得到两种不同的变权弱化缓冲算子。     

基于PCA与RBF的建筑能耗预测建模

由于建筑能耗因子间存在非线性和高度冗余特性,传统预测方法很难消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高建筑能耗预测精度,提出一种将主成分分析(principal component analysis,PCA)和径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络相结合的建筑能耗预测方法(PCA-RBF).利用PCA消除建筑能耗高维变量数据的相关性,并按累积贡献率提取主成分,将主成分作为RBF神经网络的输入进行训练学习.通过PCA避免了模型过多的输入导致的训练耗时长及预测精度较低的不足.通过将PCA-RBF模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与RBF神经网络及BP神经网络模型相比,实验结果表明PCARBF模型方法能有效提高建筑能耗预测精度.     

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。     

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MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

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.     

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。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.