对不同抖音用户行为的分析研究

抖音目前已发展为一个和淘宝、京东等购物平台合作的电商平台,研究抖音用户行为,从而定位潜在的购物用户能带来巨大的商业价值.本文从用户基本信息、用户使用抖音行为以及用户使用抖音感受3个角度设置问卷,进行实证分析.通过因子分析、聚类分析将抖音用户分为点赞关注低端、搜索低端、发布评论转发低端、点赞关注高端以及发布评论转发高端五...     

基于SWMM的城市排水系统虚拟仿真实验教学设计

为了提高城市排水管网课程教学效果,运用SWMM排水模型软件,构建城市排水管网虚拟仿真实验教学系统.在教学中,应用虚拟仿真实验系统模拟不同降水条件下的城市地表产汇流过程,再现城市排水系统各单元的运行流程,达到了与真实实验相同的教学效果.通过虚拟仿真实验,学生掌握了SWMM模型原理和软件基本操作,加深了对复杂的排水管网设计...     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于等离子体的GTS模型气动减阻研究

为探究等离子体对类厢式货车的气动减阻效果,以GTS模型为研究对象,采用数值仿真的方法,分别研究了当来流风速为20 m/s时,3个位置处等离子体布置角度、激励电压对GTS模型的气动减阻效果并分析其减阻机理,然后进行组合工况的分析.研究结果表明,等离子体是通过诱导近壁面气体定向流动使流动分离点后移、推迟流动的分离,从而减小GTS模型前后压差阻力、降低整车气动阻力系数,等离子体布置的位置在流动分离点后方并且靠近流动分离点.单个位置激励时,等离子体布置在GTS尾部两侧时气动减阻效果最好,最大减阻率为5.09%;组合工况时最大减阻率可达6.01%.当来流风速一定时,等离子体存在最佳布置角度与激励电压.     

叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究

植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。     

质子交换膜燃料电池分布参数模型数值仿真研究进展

对比了3类质子交换膜燃料电池数学模型(分布参数模型、集总参数模型和混合参数模型)的特点及应用范围,从相关的守恒方程及数值计算方法、重要参数的数值特征、研究内容、仿真区域和模型验证等方面总结了分布参数模型的研究进展.     

经济增长中全要素生产率的灰色神经网络预测模型

为克服以往研究成果中注重全要素生产率测算的弊端,将PGM(1,1)模型与贝叶斯正则化神经网络相结合,建立了全要素生产率的PGM(1,1)—贝叶斯正则化神经网络组合预测模型,以中国全要素生产率预测为例,验证了模型的有效性和实用性,为研究全要素生产率开辟了新的思路.     

面向生产过程的物流业两阶段效率评价模型

针对物流业效率评估存在的"黑箱"问题,将物流业的生产运作过程分为投资转化和社会服务两个阶段。在考虑非期望产出的情况下,提出了一种两阶段网络结构的物流业效率评估模型。最后,将该模型应用于中国省域物流业效率分析,论证了模型的合理性,为物流业效率的提高提供了相关政策建议。     

基于高频股票流动性的通货膨胀率预测研究

通货膨胀的准确预测对于投资者和政策制定者来说至关重要。经济的结构性转变给通货膨胀率的预测带来前所未有的挑战。本研究基于自回归混频数据抽样模型（AR-MIDAS）考察1996年6月至2023年12月中国A股市场流动性的日度信息对通货膨胀率短期预测的影响。结果表明,加入日度流动性指标后,AR-MIDAS模型对于通货膨胀率的预测性能具有显著提升。本研究创新性地将股票流动性加入通货膨胀预测模型,拓展利用金融市场信息预测通货膨胀的文献脉络,为认识金融市场与实体经济的关联提供新的视角,同时也为投资者和政策制定者提供决策参考。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。