装载机销售量的二次拟合Verhulst直接模型研究

研究了装载机销售量的二次拟合Verhulst GM(1,1)直接模型,该模型不需要累加生成和累减生成,适合于等间距数据建模,也适合于非等间距建模。计算实例表明,该预测模型有更好的适应性和更高的精度,使用方便,值得推广。     

液体混合物过热极限的理论探讨及其预测

根据稳定性原理,用热力学方法探讨了液体混合物的稳定性,发现液体混合物过热极限对比温度与对比压力间存在站普适规律,据此提出一种计算液体混合物过热极限的理论方法和用于化工计算的简便方法。对二元液体混合物和三元液体混合物的293个数据点的计算结果表明,液体混合物过热极限预测值与实验值的一致性令人满意。     

中国女子田径最佳成绩发展态势及灰色预测研究

以1-11届全国运动会女子田径各项目最佳成绩和第12届全运会女子田径预测成绩作为研究对象,利用灰色理论的GM(1,1)模型方法探讨了我国女子田径项目50年的发展态势,旨在为12年伦敦奥运会寻找基石和突破口。结果显示,女子10000米、20km竞走、铅球、铁饼等项目应为12年伦敦奥运会中国女子代表团的重点发展项目。     

房地产宏观需求预测

本文使用定量预测技术对房地产进行宏观需求预测,通过Matlab,对历史数据进行处理,得到多种曲线拟合的数学模型,并利用主成分分析筛选要素,最后建立主成分回归曲线模型来进行预测。     

河南省国内旅游市场发展趋势预测

根据河南省2000—2011年国内旅游市场游客数量统计数据,运用SPSS软件建立立方曲线趋势预测模型,对河南省国内旅游市场发展趋势进行预测.结果显示,预测模型的预测平均精度高达93.63%,立方曲线趋势预测方法可以较好地应用于河南国内旅游市场预测.未来河南省国内旅游市场将保持持续上升的趋势,2015年河南省国内旅游市场游客数量预计为4.04亿人.基于预测结果,提出了促进河南国内旅游发展的相关建议:即加大旅游宣传,提高景点知名度;改善旅游设施,提高接待能力;完善管理体制,促进协调发展.     

基于深度学习和支持向量机的基因结合蛋白预测

针对传统的方法对蛋白质预测的精度低且需要人工提取环节等问题,提出一种基于深度学习和支持向量机的基因结合蛋白预测算法;该算法将卷积神经网络与门控循环单元结合,搜索蛋白质序列,保留蛋白质序列中氨基酸的位置依赖性,利用支持向量机代替神经网络的Softmax分类器对蛋白质的特征序列进行预测;将该模型分别在基准数据集DBP2858和PDB14189上进行对比实验。结果表明,该模型具有更好的脱氧核糖核酸结合蛋白预测能力,并且预测精度和效率均较高。     

玻璃幕墙对室内热环境与能耗的影响

通过测量室内外温湿度,分析西安市某办公建筑玻璃幕墙对室内热环境的影响.根据测试数据回归分析得出夏季室内温度与室外温度的拟合度,通过现场测试和计算得出PMV-PPD值,并调查了办公室内人们对室内热环境的满意度.认为该玻璃幕墙建筑室内热环境能满足大部分人的要求.根据设定不同围护结构,模拟围护结构对建筑能耗的影响,为玻璃幕墙办公建筑提出合理的节能措施和改造方案.     

模糊推理在导线间串扰预测中的应用

提出应用模糊逻辑推理对互连导线间串扰问题进行预测的方法,从前期测量数据中选择有效的电磁干扰参数作为预测因子,并根据数据的统计特性对其分级,然后归并模糊蕴涵式语句确定模糊蕴涵关系集。该方法与人工神经网络预测方法相比,不仅可以充分利用原有的专家的经验和知识,而且能够从实际数据中自动总结和提取新的推理规则。实例分析表明该方法对导线间串扰问题的预测是可行的。     

基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型.通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时,为了提高过渡工况空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息.对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习,采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整.研究结果表明：采用该方法能精确预测过渡工况空燃比,预测模型的最大误差小于1%,平均误差小于0.5%.该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精确控制,提高车用汽油机过渡工况排放性能.     

神经网络在广义预测控制中的应用

利用ＢＰ神经网络技术把多变量系统解耦为单变量系统,并推导出基于ＡＲＭＡＸ模型的隐式ＧＰＣ算法。用此算法控制解耦后的系统。