风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.     

基于混沌时序的WTI价格系统预测

针对现代金融理论在描述价格波动行为时和真实市场之间存在着一定的差距问题,为运用混沌时间序列的方法来提取价格序列中蕴含着的动力学信息,并应用到实际预测,采用改进C-C算法消除在求解时间延迟时出现的矛盾,并且在计算Lyapunov这一重要系统特征量的过程中,结合R/S分析的方法,对小数据量法进行改进,用于WTI价格系统的预测.结果表明:该方法与传统方法相比,混沌时间序列预测的精度和可信度得到了提高,在经济预测方面有一定的理论价值和良好的应用前景.     

基于数据挖掘的铁水硅质量分数SVM预测方法

提出了一种基于蚁群聚类算法数据挖掘预处理的支持向量机(SVM)预测方法.利用其在处理大数据量、消除冗余信息等方面的独特优势,寻找与预测炉况同等的多个历史铁水硅质量分数,由此组成具有高度相似炉况特征的数据序列,将此数据序列作为SVM的训练数据.这种处理方法可减少数据量,提高预测的速度和精度.将该系统应用于铁水硅质量分数预测中,与单纯的SVM方法相比,具有较高的预测精度.     

基于混沌时间序列法的瓦斯涌出量预测

利用相空间重构技术,并借助C-C方法和小数据量法从一维瓦斯涌出量时间序列中提取最大Lyapunov指数。结果表明：最大Lyapunov为0.28126的瓦斯浓度时间序列具有混沌特性,且在短期内,预测结果与实际情况符合较好。     

基于最大Lyapunov指数的公路沉降预测

根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点,对公路路基沉降量相关时间序列进行了分析和研究.在相空间重构的基础上,利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数;应用小数据量法计算公路沉降量相关时间序列的最大Lyapunov指数,并进行混沌特性分析,结果显示累积沉降量符合混沌特性.最后对短期沉降量进行了预测.     

基于混沌理论的局域网流量预测

局域网业务流中广泛存在自相似为特征的现象,并且自相似现象与混沌现象间存在紧密联系.通过采用局域网流量对应的时间序列分析的方法进行研究,基于相空间重构思想,通过C-C算法计算嵌入维和延迟时间;利用小数据量法计算局域网流量时间序列的最大Lyapunov指数来判断其混沌特性;针对基于最大Lyapunov指数的预测方法中只考虑中心点的最邻近点对预测的决定性作用,而忽略了其邻近点邻域内其他各点对预测结果的影响的特点,提出了基于最大Lyapunov指数的加权邻域预测法;最后通过实测局域网流量预测验证方法的有效性.      

中国居民消费价格指数的ARIMA预测模型

本文将2009年1月至2014年12月期间的中国居民消费价格总指数进行了分析,对序列进行了季节性检验和季节性调整,通过计算季节指数,利用时间序列图以及ADF检验方法检验了调整后序列的平稳性,得到了居民消费价格总指数的ARIMA模型.最后分别对CPI进行静态预测和动态预测,将预测结果乘以季节指数将预测结果还原,得到了较为满意的结果.     

基于ARMA-GARCH模型的南宁市O3浓度预测研究

为探索采用时间序列模型快速预测臭氧浓度,以南宁市日均O_3浓度数据作为研究对象,收集2017年1月1日至2017年12月31日O_3日均浓度时间序列,构建ARMA-GARCH模型,对2018年1月1日至2018年1月31日O_3日均浓度进行预测。研究结果表明,构建的时间序列模型预测值拟合曲线基本能与实测值保持一致,经检验发现,在拟合曲线峰、谷值及其前后容易出现较大误差,短期预测结果较准确。     

中国民航货运量的时间序列模型

主要运用时间序列分析的方法及EViews与SPSS统计软件对时间序列建立乘积季节模型,并搜集了中国1993年1月～2000年12月的民航货运量数据,对其进行分析.根据Box-Jenkins的建模方法,建立了中国民航货运量的模型,并对模型进行适应性检验.同时通过比较预测数据与预留数据间的差别,表明模型较为合理.     

一种基于相空间重构的动态离散时间序列参数自适应求取算法

提出了自适应确定动态离散时间序列的最佳重构相空间嵌入维方法,为数据量不断变动的动态离散时间序列数据库实现自动连续分析提供了可能.讨论了在应用Wolf算法计算最大Lyapunov指数时遇到的因追踪轨线追踪到相空间终点而使计算意外终止的问题,提出最大Lyapunov指数的改进求解方法.基于最大Lyapunov指数进行验证性预测,说明了算法的有效性,并进一步分析了算法对实时分析短期稳定的混沌系统具有积极意义.     

基于短信息的计算机与手机通信平台研究与实现

介绍了计算机与手机进行短信通信的原理,并对短信息结构做了详细分析.给出了计算机接收和发送短信的实现方法.针对短信内容在数据库中的保密问题,提出了一种用正则表达式识别需加密部分和用RSA加密保护的方法.     

基于GSM短信的信息管理系统开发

阐述了基于GSM短信的信息管理系统开发．SMS（信息服务）是GSM提供的一项增值业务，无需附加其他终端设备，只需GSM模块便可达到中、英文信息传输的目的．本系统是通过数据线将手机与计算机相连接，利用GSMAT指令控制手机收发短信，并应用数据库对手机短信进行管理，本系统具有人员管理和信息管理功能，可用于发布通知、人员联系等．     

珠海移动网短消息吞吐量计算及网管数据分析

通过对GSM移动网中短消息业务的网络结构、协议结构和短消息的数据封装过程的分析,提出短消息在移动网中空中接口吞吐量理想值的计算方法。通过这个方法计算出珠海移动网空中接口短消息的吞吐量的理想值,为今后短消息的应用和工程建设提供参考。     

某铁路短信订票系统中短信请求处理问题研究

短信订票是最近出现的一种新颖的铁路订票方式.对用户短信请求处理功能是铁路短信订票系统的重要功能之一.首先给出了一个短信订票模型,然后从短信请求方法、数据库设计、短信请求处理方法等方面对短信请求处理问题进行了详细的研究,最后用实验证明了短信请求处理方法的可行性与有效性.     

基于多特征融合的垃圾短信识别

垃圾短信已日益成为影响人们日常生活的严重问题,由于短信属于短文本,长度较短,特征稀疏,尤其是垃圾短信为逃避过滤机制,其结构和内容常常不规范,所以传统的文本特征提取方法并不能完全适用于短信分类。从短信的结构及语义两个角度提取特征项,并建立语义特征词表,采用基于多特征融合的方法来向量化表示短信文本。针对短信数据集中存在的噪声及数据不平衡问题,分别比较了NB、SVM、DT、LR、MLP、RF分类器的性能差别。实验表明,采用RF分类算法,能有效减弱噪声干扰及数据不平衡性所带来的影响。通过在CCF 2015中国好创意竞赛题目“垃圾短信基于文本内容识别”所提供的数据集上进行验证,取得了很好的效果。     

物流信息实时智能配对系统的设计与实现

利用手机GSM/CDMA网络、小灵通短信网络与互联网之间的通讯技术,以自主开发的专用配对引擎为核心,设计开发出物流信息实时智能配对系统。该系统将短信息数据,按特定的代码方式自动录入互联网服务器内的数据库,再根据配对策略进行智能配对处理,将配对结果生成适合于手机或小灵通接收的短信息,自动发送给信息需求方。该系统有利于运输业主与货主的信息沟通,减少运力空耗,使运力得到较好的利用。     

基于SMPP协议的扩展应用

针对移动业务的重要增值业务一短信息业务，讨论了基于SMPP通讯协议的短信息平台的理论模型及其在移动数据业务通信领域的一些扩展应用。研究结果表明．采用模块化设计，分布式控制方法建立的短消息运用系统，将大大加快短消息应用的开发和部署速度。     

基于短信平台的铁路信息服务系统的设计

为适应铁路信息化的需要,提出建立一个基于短信平台的铁路信息服务系统,实现短信查询与短信订票功能。平台采用客户端方式与通信公司的互联网短信网关进行通信,用数据库存储过程文现业务处理。首先提出了系统的网络结构．并较详细地阐述了客户端模块与业务处理模块的开发步骤,其中业务处理模块采用了模糊处理技术．比如汉字分词模糊处理、关键字模糊识别等技术．该系统已在铁路集团某下属公司投入运营,具有一定的社会效益和经济效益。     

基于GSM的远程监控系统数据传输

介绍了基于GSM的短消息服务系统,分析了短消息发送平台的工作原理,提出了基于GSM短消息的监控系统架构,给出了系统部分核心代码,从而有效地解决了远程监控系统的数据采集与传输的技术问题。     

基于SOAP协议移动终端的实现和应用

为解决企业的业务即时提醒问题,采用西门子公司的TC35芯片设计了移动终端硬件系统.该移动终端的硬件电路包括语音、数据传输、短信和传真功能,对外提供RS-232接口,支持标准AT(Attention)指令集.为解决系统的兼容性,软件采用SOAP(Simple Object Access Protocol)协议,分3层实现了短信接口功能,并利用WSE(Web Services Enhancements)技术保证了系统的安全性.结果表明,基于SOAP协议的移动终端接口简单,系统具有很好的兼容性,能够穿透防火墙,解决了OA系统与短信应用相结合是接口不兼容问题.由于采用了分层的软件设计方式,系统具有很好的扩展性.同时以工作流的短信即时提醒为例,说明了移动终端的具体应用.该应用具有推广价值,如新邮件提醒、新任务提醒和待办任务提醒等.