基于CPSO-BP神经网络的PM2.5浓度预测模型

为了提高大气中PM2.5浓度的预测精度,采用平均影响值(MIV)算法筛选出对大气中PM2.5浓度有影响的主要变量,并依次作为神经网络输入变量.利用混沌粒子学(CPSO)算法修正BP神经网络初始权值和阈值,优化BP神经网络机构,以达到提高预测模型精度的目的.以2017年西安市PM2.5日均浓度数据为样本建立预测模型,实验...     

关于平均伪轨跟踪性质

证明了紧致度量空间上具有平均伪轨跟踪性质的同胚只有一个链分支,这个链分支就是全空间。特别的,每个点是链回归的。利用这个结果,给出Sakai新近一个定理的简短证明。     

GM(1,1)模型初始条件和初始点的优化

在对GM(1,1)模型的初始条件进行优化时,由于优化的目标函数为误差平方和最小,而模型的检验标准为平均相对误差最小,两个准则的不一致性导致优化效果不理想.本文以相对误差平方和最小为目标优化GM(1,1)模型,分别对初始条件和初始点进行优化,给出优化的计算公式,并证明在原始序列相对误差平方和最小的准则下,初始条件优化和初始点优化是统一的.实例表明运用优化公式与数值最优解计算得到的模型平均相对误差非常接近,且运用优化公式比数值解求解更方便.     

基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间...     

基于重心和平均模糊度的模糊数排序

在模糊数的实际应用和决策分析中,模糊数的排序起着非常重要的作用.许多学者提出了一些模糊数的排序方法,如基于模糊数的重心排序,基于模糊数的重心与原点的距离排序,基于模糊数的距离排序等方法.本文将赵娟2008年提出的排序指标D(A)进行化简并记作D*(?),然后根据D*(?)的大小进行排序,对重心相同的模糊数再根据平均模糊...     

基于边迭代的复杂网络平均路径长度分析研究

复杂网络可以用来描述现实世界中许多复杂系统,而平均路径长度则是其中一个研究重点.针对基于边迭代的复杂网络,以Farey网络这一类网络族为实例,分析和研究其平均路径长度.研究方法将加深对这些确定性网络模型的研究,并为随机复杂网络提供新的思路.     

基于CSMA/CD/RR协议的有限缓存排队系统性能分析

提出了一种具有动态分配重传策略的CSMA/CD协议,并利用二维马尔可夫链分析了有限缓冲CSMA/CD/RR协议的性能特性,仿真实验表明,与CSMA/CD协议相比,CSMA/CD/RR协议很好地解决了高负载时的拥塞问题。     

两分量BEC中集体激发阻尼的HFB平均场理论公式

文章建立了用于研究两分量玻色-爱因斯坦凝聚(Two-component Bose-Einstein condensates,简称2BECs)中集体激发阻尼的理论框架,研究系统中存在的两种不同的玻色子.该框架基于哈特里-福克-博戈留波夫(Hartree-Fock-Bogoliubov,简称HFB)平均场理论近似,通过推导...     

岩石材料的非均质性与动态参数

对四种岩石进行了超声波测试。从同一岩块加工的试样尽管宏观上没有明显差异,但超声波通过时间的差异最大可以达到9%将岩样间具有相同性质的长度相抵后,可以认为时间差异只是发生在局部材料,即岩样是由力学特性差异极大的材料构成的。而岩样的动态、静态参数是以不同的方式反映岩样内部材料的力学性质,因而并不会相等。由超声波速度计算的泊松比变动范围较大(最大43%),难以运用;动态模量总是大于变形模量,而与弹性模量的差异可以达到±15%以上。     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...