微机型保护测试装置与测试技术

在回顾20年来微机型继电保护测试装置发展历程的基础上,总结了国内外微机型继电保护测试装置的功能、技术特点及测试技术的现状,指出了现场继电保护调试中存在的一些问题,提出了将继电保护自动测试系统应用于现场保护调试的设想,并对继电保护测试信息系统及数字式测试系统进行了科学的预测．     

基于菌群RBF神经网络的股票价格预测

利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法,并将其应用到股票价格预测,同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明,相比于传统的RBF神经网络算法,菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。     

计算负荷两种实用计算方法的比较

通过需要系数法和二项式法对用电设备组的计算负荷进行计算后,指出两种方法的应用条件和应注意的问题,给出了一种新的补充算法.     

基于数据驱动的旅游需求预测研究

合理预测景区客流量不仅可以为景区提供参考,更是旅游治理体系和治理能力现代化建设的内在要求。基于九寨沟风景区官网于2012年5月至2021年5月披露的每日客流量数据,运用Python爬取与九寨沟旅游相关的搜索行为数据和九寨沟每日平均气温,构建ARIMA、SVR模型和加入百度搜索指数与日平均气温的LSTM神经网络模型,对九寨沟风景区客流量进行拟合和预测。结果表明,LSTM神经网络模型预测精度高于ARIMA和SVR模型,加入百度搜索指数和日平均气温的LSTM神经网络模型可以显著提升客流量预测精度。     

考虑产品特征属性的替代性需求预测方法

随着电商销售业务的高速发展, 对用户需求进行快速准确预测已成为重要的研究方向. 产品间的替代性对需求有一定影响作用, 且此方面的应用研究在不断深入. 为了提升需求预测精度, 基于畅销预测属性值排序, 利用邻近替代率估计方法, 并结合 Adaboost 预测模型, 构建出一种更优的考虑产品特征属性的替代性需求预测方法, 并通过实验证明该方法行之有效.     

需水量预测的线性测量误差模型

为了克服现有需水量预测方法未考虑原始数据测量误差的缺陷,以扬州市1999~2006年的GDP及用水量作为原始数据,建立了需水量预测的线性测量误差模型,并对扬州市2010年、2015年和2020年的需水量进行了预测.与普通线性回归方法的对比结果表明,线性测量误差模型预测精度较高,其预测结果可以为节约用水规划及水资源规划提供依据.     

不确定需求下容量限制工厂选址的改进蜂群算法

研究了需求不确定下容量限制工厂选址问题。在考虑需求点的实际情况后,根据各点不确定需求的变化而改变工厂的生产规模限制,建立设置分段的生产规模的容量限制工厂选址模型。使用联系数和区间灰数理论对不确定的需求进行预测。为了求解该问题,对传统人工蜂群算法的编码、更新、搜索和追随策略进行了改进。最后进行数值实验,将新算法与遗传算法、萤火虫算法、粒子群算法和海鸥算法进行对比。结果表明,改进后的人工蜂群算法有更好的优化效果,在求解容量限制的选址问题上具有可行性和有效性。     

干湿循环-硫酸盐作用的混凝土中硫酸根离子分布预测

以影响混凝土中硫酸根离子分布的混凝土水灰比、环境中硫酸根离子浓度、侵蚀龄期和侵蚀深度4种影响因素为参数,以试验数据为训练样本,基于BP神经网络算法,建立了干湿循环-硫酸盐侵蚀作用下混凝土中硫酸根离子分布拟合及预测模型.经验证,该模型对硫酸盐侵蚀作用下混凝土中硫酸根离子分布具有良好的拟合及预测效果.     

基于浮动车技术的动态交通拥挤预测模型

利用动态交通信息实现路网交通拥挤动态预测是城市智能交通管理系统的一大关键技术。本文提出一种新的动态交通拥挤预测模型。该模型应用浮动车数据判断路网实时交通流具体状况,结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测。现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果。     

基于深度学习的城市流量预测

就所述的长短期记忆(LSTM)模型和DeepST-ResNet模型进行了研究分析,并基于西安滴滴出行的真实数据对相关模型进行对比实验,分析了各个模型的优劣,提出了建立更优模型的思路与展望.