动态灰色预测模型在大坝变形监测及预报中的应用研究

详细地讨论了灰色预测模型GM（1，1）和动态灰色预测模型的基本内容及建模过程，并成功地将等维新息和等维灰数递补两种动态灰色预测模型应用于大坝变形的预测预报。实践证明，等维新息动态预测由于实时地加入了新的信息，提高了灰区间的白色度，预测效果最好；等维灰数递补动态预测利用了序列建模的结果，淡化了灰平面的灰度，使预测结果有所改善；GM（1，1）模型由于是静态地反映系统的变化趋势，预测的精度最低。因此，动态灰色预测模型在大坝变形的预测预报中比静态预测模型具有更高的应用价值。     

变步长灰色预测模糊控制研究与应用

提出了一种变步长灰色预测模糊控制算法,该算法根据新陈代谢原理,建立等维新息预测模型,将预测概念扩展为前向和后向预测,并与模糊控制相结合,对电液比例压力控制系统的顶推压力进行控制.该算法不需要被控对象模型结构的先验信息,基于少数据、贫信息,具有在线自适应以及计算量小的特点,满足实时控制的要求.通过对变步长灰色预测模糊控制与PID控制和纯模糊控制进行仿真和试验比较表明,变步长灰色预测模糊控制在不增加超调的情况下减小了响应时间,改善了控制效果.     

变电站继电保护系统中信息管理技术的应用

本文简述了继电保护系统中信息管理技术,分析了信息管理技术的构成与工作原理,阐述了信息管理技术在继电保护系统中的应用及其及完善继电保护中信息数据库的重要性,以供参考。     

山西省科学技术情报研究所

山西省科学技术情报研究所成立于1959年,是山西省科技厅直属的省级公益性研究机构,是全省综合性科技文献中心、情报研究咨询中心、检索查新中心、知识产权信息中心、科技信息网络中心,是国家一级科技查新咨询单位。2006年经山西省编办批准成立“山西省知识产权信息中心”,与山西省科技情报研究所“一套机构,两块牌子”。     

基于就业需求的大学生求职信息搜集方法探究

当前形势下就业竞争的激烈程度日趋严重,如何及时、准确地掌握有效的就业信息成为每个大学生的必修课.分析了大学生就业现状和就业困难的原因,阐述了大学生就业信息的主要内容,提出了搜集有效就业信息的方法,论述了收集就业信息的基本原则及主要途径,探讨了如何应用就业信息正确引导大学生就业的问题.     

由"博士应聘辅导员丢险"说开去

近日,一则不大不小的消息引起了很多人的注意:浙江某大学三位博士生应聘当地另一所高校的辅导员.消息一传出,在该校引起了强烈反响,一度成为学校BBS的头条新闻,不少同学都感到"太震惊":"他导师是谁啊,真是丢不起这张脸";     

基于改进灰色马尔可夫模型的花生产量预测

【目的】为了提高花生产量的中长期预测精度,提出一种改进的灰色马尔可夫模型。【方法】首先,以中国2010—2020年花生产量数据为研究样本,在传统灰色模型的基础上进行加权滑动平均处理,建立滑动灰色模型;然后,利用马尔可夫链对预测结果进行修正,得到滑动灰色马尔可夫模型;最后,采用新陈代谢的思想,对原始数据序列做等维新息处理,构建新维滑动灰色马尔可夫模型。【结果】新维滑动灰色马尔可夫模型的平均相对误差比滑动灰色模型和滑动灰色马尔可夫模型分别降低了80.00%和48.89%,并预测出未来5年中国花生产量将以2%左右的增长率增长。【结论】本研究结果可为其他农作物产量预测提供一种科学合理的思路。     

神经网络预测城市用水量的等维新息模型

根据城市用水量的变化特点,选取能充分体现用水量变化规律的等维新息数据文件,并合理选取望输出,建立了城市用水量预测的神经网络等维新息模型。经实例验证,并与其他预测方法比较,该模型预测误差小,可满足水源规划等工作需要。     

波浪运动补偿平台的自适应预报控制模型研究

具有广义升沉运动补偿功能的波浪运动补偿平台可以减少船舶运动对海上作业和设备的影响.该平台系统的液压机构具有非线性和大惯性的特点.为了有效地进行广义升沉运动补偿,本文采用基于等维新息的自适应自回归多步预报算法和非线性PID控制器相结合的控制策略对波浪运动补偿平台液压机构进行控制.益参数随误差变化的非线性PID控制器具有较好的适应性、抗干扰性和鲁棒性,适合波浪运动补偿平台液压机构的控制特点,可以提高控制效果.结合实验获得的船舶甲板控制点的广义升沉位移数据,仿真试验结果表明:采用上述的自适应预报控制策略对波浪运动补偿平台液压机构进行控制能有效地减少平台的广义升沉运动幅值.     

一种改进的基于加权属性的SLOF离群点挖掘算法

SLOF算法采用了空间对象的空间属性和空间关系确定空间邻域,并结合非空间属性的权值来计算对象在其邻域内的离群度,但在计算属性权值时,仍然由邻域专家决定,存在人为因素.文中采用计算每个对象的每个非空间属性的去一划分信息熵增量,并通过这个值来反映各个属性对对象离群的贡献程度,给出一种改进的SLOF算法.实验结果表明,算法具有计算效率高和对用户依赖性小的优点.