熵在空气质量指数(AQI)预测中的应用

为了更准确地找出影响空气质量指数的气象因子与提高其预测精度,提出了基于熵、BP神经网络和时间序列模型的组合预测模型。该方法利用增加了特征变量的转移熵方法,得到影响AQI的气象因子及其影响度,将得到的气象因子与AQI实测值作为BP神经网络的输入因子和时间序列分析模型的特征因子,影响度作为BP神经网络输入因子的初始权重,构建BP神经网络预测模型和时间序列分析预测模型,最后用熵值法组合各个预测模型的预测结果。实验表明利用该方法对空气质量指数进行预测可提高其预测精度。     

基于贝叶斯模型组合的随机森林预测方法

为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森林作为基学习器建立集成学习预测模型,导入训练子集并训练各个随机森林.之后,依据各个随机森林在验证集上的预测性能,采用贝叶斯模型组合算法制定组合策略.个体随机森林在测试集上的预测值经过模型组合策略得到最终输出.最后,基于气象实测数据建立仿真实验,并引入其他四种预测方法进行对比仿真研究,通过实验结果验证了文中所提出预测方法在太阳能辐照度预测问题中的准确性和可靠性.     

基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率预测

为实现短期风电功率的高精度预测,综合考虑风电功率数据波动性以及多维气象数据对风电功率预测的影响,提出了一种基于改进熵权法和SECEEMD的短期风电功率组合预测方法。首先,提出了一种综合相关性分析模型,结合多种特征选择方法对多维气象特征实现综合评价,准确筛选与风电功率相关性较高的气象特征,提高预测精度。其次,针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,互补集合经验模型模态分解)存在的分解分量过多,模态混叠程度加剧的问题,提出了SECEEMD分解算法,在降低分量数量,降低模态混叠程度的同时,提高模型的训练速度。然后,分别建立NWP-LSTM和SECEEMD-BP预测模型,并通过贝叶斯优化算法优化长短期记忆神经网络和BP神经网络结构;最后,通过改进熵权法寻找到最优权重组合进行加权组合。实验以内蒙古某风电场的风电功率数据和气象数据为实验数据,经验证,本文所提预测模型,能较大程度提高预测精度,相较于一般预测模型,R2-Score分别提高了4%和0.6%,MAE分别降低了44%和1.1%,证明本文所提风电功率预测方法具有更高的预测精度和更快的训练速度,更加适合进行风电功率预测。     

证据理论组合模型用于三维荧光光谱水质分析

为了充分利用三维荧光光谱信息,提高分析模型对水质综合指标的预测精度及稳健性,提出了一种基于D-S(Dempster-Shafe)证据理论的模型组合方法.传统的模型组合方法主要依赖于对某个单一的预测性能评价指标进行优化来确定组合权值,没有对多个性能指标进行综合性考虑.将三维荧光光谱看作多个不同波长的激发光照射下的发射光谱,基于每个发射光谱建立子模型,将多个性能指标作为证据,确定子模型的概率分配函数,然后基于DS证据合成理论对子模型的可信度进行评价并确定组合权值.实验以40个不同来源的地表水样本为研究对象,建立组合分析模型,对总有机碳值(TOC)进行定量分析.实验证明,组合模型相对于子模型而言各个评价指标均有较大提高,充分说明了该方法的有效性.     

边坡位移时序预测的组合模型研究

将边坡变形预测看作一个特殊的凸二次规划问题,以加权一阶局域法（AOLMM）、Lyapunov指数预报法以及神经网络预测方法（ANN）为基础,建立了边坡变形预测的组合模型,应用动态规划方法求解组合预测模型的最优解,以达到有效利用各种预测方法提供的信息和提高模型预测精度的效果．通过工程实例研究表明,该组合预测模型较单一预测模型精度有较大提高,表明组合预测模型的可行性及有效性．     

基于协同交互的面部表情实时分析

通过设计面部表情分析的个体模型,研究模型间的协同交互机制.改进个体模型中面部表情聚类的分析方法,优化聚类类中心的选取和结构分布,设计实现了基于协同交互的面部表情分析模型.进行了多模型问协同交互的实时分析实验,验证了分析模型可以有效的提高面部表情识别的效率和准确度.     

多车场满载协同运输问题模型与算法

多车场满载条件下的协同运输问题属于NP-hard难题.在分析此问题和MDPDP以及MDARP区别的基础上,考虑车辆最大行驶距离的约束条件,建立了此类问题的数学模型.为了有效求解实际大规模的多车场满载协同运输问题,设计了基于贪婪算法的两阶段启发式算法.该算法第1阶段形成完全覆盖运输任务孤的回路集,第2阶段组合连接回路,构造形成起止于车场的闭通路.最后,利用局域搜索对求得的解改进以得到最终解.实验表明,算法是可行和有效的.     

基于局域波与混沌集成的中国股票市场预测

基于局域波分解和混沌理论提出了一种中国股票市场建模及其预测的局域波与混沌集成的方法。首先应用局域波分析方法对上证综指日收益率序列进行分解,分别得到低频部分和高频部分。接着利用二阶Renyi熵K2分析各部分的混沌特性,然后用相空间的多点相似预测方法对低频部分和高频部分进行预测。最后用局域波分解理论对各部分预测结果予以重构,完成对原始日收益率序列的预测。局域波分解方法是现有处理非平稳序列最有效的方法之一,相空间的多点相似预测方法适应于我国股票市场存在的混沌现象,较现有方法,结果具有更高的精确度。     

基于贝叶斯组合预测方法的零售供应链协调

运用贝叶斯组合预测方法,研究零售商和供应商协同预测条件下的需求预测问题.零售供应链协同预测需要整合供应链各方的预测方法,贝叶斯组合预测模型的构建综合了供应链各方的预测方法.运用零售业销售数据对贝叶斯组合预测模型的仿真结果表明,贝叶斯组合预测方法的预测精度优于平均组合方法和最优线性组合预测方法.     

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.     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.