KNN算法的数据优化策略

为了解决基于KNN（K-Nearest Neighbors）算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明,优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。     

小议如何删除数据结构B-tree的关键字

数据结构B-Tree在文件系统管理中经常用到,是一种平衡的多路查找树。作为一种有效的存取和索引记录的数据结构,它用简单的记录管理和B-Tree的索引引擎来浏览记录、修改文件和索引,使用起来非常简单快捷。这里,重点讨论了在B-Tree中删除关键字的实现思想。     

基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型

为准确预测未来中国煤炭需求总量;首先确定我国煤炭需求量的7个主要影响因子,将集成学习算法以及支持向量回归算法应用到中国煤炭需求量预测中,借助多元宇宙算法优化支持向量回归机中关键参数,构造基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型;将1980-2017年历史数据带入模型.结果表明:建立的煤炭需求量预测模型适配度高达0.9791,平均绝对误差仅为4.2928%.基于历史数据,确定各因子年均增长率的可能波动边界值,在GDP低、中、高速增长的情况下随机组合分别带入模型得到2018-2020年中国煤炭需求量的可能数值区间.     

基于BP神经网络的浙江省人口预测

本文以浙江省1978-2010年的人口统计数据为依据,论证BP网络预测模型的可行性,同时改进模型建立了基于BP神经网络预测模型和时间序列分析的逐步回归模型,并对浙江省2011-2015的人口数量进行预测。     

一种改进的动态IS算法交易策略

在IS算法交易策略基础上,提出了一种考虑股票市场实时变化的改进动态IS算法交易策略.同时,针对中国股票市场的实际情况,设计了模拟市场交易平台,将改进动态IS算法交易策略、传统IS算法交易策略及随机交易策略分别引入到模拟平台当中进行比较.模拟结果显示,改进动态IS算法可有效降低交易成本,并明显优于传统IS算法和随机交易策略.     

本期导读

<正>本期"智能控制与智能计算"栏目中,《一种智能汽车的实时道路边缘检测算法》,以无人驾驶汽车为平台,针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测问题,提出了一种智能汽车的实时道路边缘检测算法,经实验验证,该算法准确率高,可靠性强,能够准确完成     

二次二层规划的一种混合算法

针对下层为二次凸规划的二层规划问题,先利用遗传算法解决上层规划,然后用内点算法解决下层问题.两种方法结合起来得到一种具有全局收敛性的混合算法,并通过算例说明其有效性.     

基于低秩矩阵恢复的视频背景建模

针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型.已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法,以得到更加有效的背景建模算法.基于实际视频序列实验,结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间.     

微粒群优化神经网络算法的研究

介绍了微粒群算法的基本原理、特点,分析了常用的BP网络结构,提出了微粒群优化神经网络算法,实验结构表明,该算法优化了神经网络结构,从而提高了神经网络的模式分类性能。     

等式约束优化的投影拟牛顿法的非单调信赖域算法

提供了分解投影拟牛顿法结合非单调信赖域算法求解非线性等式约束优化问题。在合理的条件下，证明了算法的整体收敛性，通过引进二阶矫正步克服了MARATOS效应，使算法保持了局部超线性收敛速度。