网络舆情预警机制的系统动力学仿真

利用层次分析法和系统动力学建模,考虑网络舆情传播各个环节,建立了网络舆情预警机制的系统动力学模型,将网络舆情预警机制定量研究与定性研究相结合,从政府和网络媒体两个方面分析了模型。结果表明,运用系统动力学研究网络舆情提高了舆情预警的准确性;通过提高政府公信力和加强舆情预防,可以缩短舆情运行周期;加强网络监管,从源头提高预警,减弱其对社会的危害性。     

中国区域汽车产业集群创新的关键影响因素分析

针对我国汽车产业飞速发展而呈现出的集群化发展态势,对影响我国汽车产业集群创新发展的相关关键因素进行了分析、识别,以期能够为我国各区域汽车产业集群的创新发展提供理论指导和决策支持。     

碰撞模拟过程中焊点的影响

叙述了有限元分析中主要的焊点处理方式,提出碰撞模拟中常用的模拟方法,对常用的焊点模拟算法进行了分析,以某国产轿车整车碰撞模拟为例,提出在碰撞模拟中必须考虑焊点断裂特性,否则将大大降低碰撞模拟的精度。     

综合预测方法在房地产预警系统中的实证研究

警兆指标的预测准确、可靠与否是预警系统是否成功的关键。本文从预测的原理和方法入手,针对房地产预警系统涉及指标多、数据量大、影响因素多和难以准确预测的特点,提出采用多元线性回归、趋势外推和B-J方法来进行综合预测。经过实证,综合预测具有准确、可靠和可行的效果,该方法可以推广应用到其他较复杂的经济预测中。     

基于概率模式识别方法的宏观经济预警系统的进一步研究

对用概率模式识别技术设计宏观经济预警系统的方法进行了进一步的研究, 并且分析了采用这种方法的优点．在文章的结尾, 作者给出应用该技术进行宏观经济预警的两个实例     

碳减排下的汽车零部件循环取货路径优化研究

针对能源消耗严重和环境污染双重压力下的现象,提出对汽车企业零部件循环取货路径的优化建议.将CO2的排放量与满足汽车制造企业的生产需要相结合,根据货运车辆的碳排放需要选择合适的碳排放计算模型,分别建立不考虑碳排放的循环取货路径模型和考虑碳排放的循环取货路径模型,利用遗传算法及基本原理对所建模型进行算法设计,并运用Matl...     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

太湖流域超标特大洪水风险预警系统建设及应用

为做好超标洪水调度、保障流域防洪安全,开发建设了由基于水文水动力学耦合的超警超保风险区域预警模型与基于水文学法的洪水淹涝风险快速评估模型共同组成的超标特大洪水风险预警系统,该系统在太湖流域预报调度一体化系统中通过智能交互方式进行模型与系统的紧密集成,实现了预报调度成果的可视化。基于水利一张图的超警超保与淹涝动态展示,实现了预报产品从点到面、从常规预报到影响预测的突破,以及洪水风险由静态评估向实时快速动态分析的转变。应用结果表明：系统在2020年太湖流域性大洪水中累计发布超警超保风险提示39期、洪水淹涝风险评估4期,预测结果与实际基本一致,为科学调度防御超标洪水提供了技术支撑,避免了江苏省苏州市3万多的人员转移,有力保障了太湖流域防洪安全。     

预警机空天协同作战典型样式效能仿真分析及对策

随着信息技术和空天技术装备的融合发展,预警机空天协同作战已是大势所趋,将大幅提升整体作战效能。以空天一体化作战为核心,以预警机为对象,围绕空天战场环境下预警机协同进攻作战典型样式开展研究;以电子侦察卫星信息支援下预警机协同作战飞机开展远程打击为背景,引入蚁群优化算法对空天协同作战任务方案和作战效能进行仿真分析,从作战理念、力量建设、作战训练和人才培养等方面提出了对策建议。     

汽车故障知识图谱构建及应用研究

知识图谱技术对汽车高效的故障诊断具有重要的意义,现有汽车故障知识图谱构建存在着实体识别模型效果不佳、无法解决嵌套实体等问题。针对上述问题,通过采用全词掩码的预训练语义模型、加入对抗训练和改进嵌套实体识别模型的方式提高实体识别模型效果,提出了一种改进的嵌套实体识别模型。实验结果表明,所提模型在F1指标、P指标、R指标上相比基线模型分别提高了3.56%、4.08%、3.05%,相比其他模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对汽车维修领域实体识别具有显著效果。同时,基于构建的汽车故障知识图谱,实现了汽车故障知识智能问答原型系统,展示了知识图谱技术在汽车故障诊断与维护领域的应用前景。