基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

部件寿命服从威布尔分布时典型系统的寿命与剩余寿命估计

在实际工程中,对系统寿命以及剩余寿命的估计非常重要。在已知系统中部件寿命与可靠度的前提下,关于如何快速得到系统级寿命与剩余寿命的相关研究比较缺乏。针对这一问题,首先研究了可靠度、寿命以及剩余寿命的关系,进一步假设部件寿命服从同一威布尔分布,根据部件的寿命与可靠度函数,推导得到串联、并联和表决系统寿命与剩余寿命期望的封闭表达式,并给出了相应的计算方法。对于冷备系统,当部件寿命服从同一指数分布时,推得了系统寿命及剩余寿命期望的封闭表达式,而当部件寿命服从同一威布尔分布时,给出了系统寿命与剩余寿命的数值计算方法。仿真试验证明本文所提出的方法是准确高效的。最后,以卫星中的动量轮r/n(G)表决系统为例开展了实例研究,证明了该方法在工程实践中的有效性。     

基于ESI和InCites的学科发展预测研究--以中国地质大学为例

基于汤姆路透公司的ESI和InCites数据库，分析了中国地质大学各学科的特征，探讨了高被引论文、热门论文、顶尖论文与学科发展的关系，并预测后续最有可能入围ESI世界前1％的学科。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

用带时序子模块的系统动力学模型预测Brent原油价格

提出在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块，并且自动确定每个AR(p)子模块的阶数p。带时序子模块的系统动力学模型既体现了因素问的横向因果关系，又体现了每个因素的纵向关系。建立欧佩克(OPEC)石油产量、世界GDP、煤炭产量与价格、天然气、需求量、供求差额、消费系数、非欧佩克石油产量、非欧佩克供求差额，石油库存和OPEC组织的期望油价共十一个因素影响下的Brent原油价格预测模型，模型的预测结果表明：在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块的方法是可行的、有效的，并且能提高模型的预测精度。     

卡夫卡的人生"假设"和"预测"

本文本着探讨《变形记》本义和作者的主观价值指向的阅读原则，视主人公的“变形”为一种人生假设，认为作者通过这一假设预测了自己的人生结局。同时认为该作品存在着两种“异化”：格里高尔的生理“异化”和家人的心理“异化”，而后者才是作品的主旨所在。