改进式混合增量极限学习机算法

针对增量型极限学习机(I-ELM) 中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题, 提出一种基于Delta 检验(DT) 和混沌优化算法(COA) 的改进式增量型核极限学习算法. 利用COA的全局搜索能力对I-ELM 中的隐含层节点参数进行寻优, 结合DT 算法检验模型输出误差, 确定有效的隐含层节点数量, 从而降低网络复杂程度, 提高算法的学习效率; 加入核函数可增强网络的在线预测能力. 仿真结果表明, 所提出的DCI-ELMK 算法具有较好的预测精度和泛化能力, 网络结构更为紧凑.

     

含有误差校正的小波神经网络交通流量预测

交通流量的准确预测对于高速路管理者进行决策至关重要;建立了小波神经网络(WNN)交通流量预测模型,并通过预测训练误差和测试误差校正预测结果来提高预测精度;首先构建WNN模型对交通流量进行初步预测,然后利用经验模态分解(EMD)和WNN模型对训练误差和测试误差进行预测;分别用训练误差预测值、测试误差预测值和两种误差预测值的加权对流量初步预测结果进行修正得到最终预测值;采用四川省成灌高速路交通流量数据进行了仿真对比实验,仿真结果表明含有误差校正的小波神经网络模型能有效提高交通流量预测精度,并且利用两种误差加权修正模型的预测精度高于利用测试误差的修正模型和利用训练误差的修正模型。     

基于熵权层次分析法的云平台负载预测

为提高对云平台负载情况的预测精度,降低预测负载值的波动性,研究非线性时间序列的预测算法。对影响云平台运行的因素进行认知和分解,提出基于熵权层次分析法的主客观评价模型。在此基础上,建立基于差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和BP(back propagation)神经网络的云平台负载预测模型。实验结果表明,基于熵权层次分析法的评价模型吸收主客观赋权法的优势,能够合理准确地反映云平台的实时负载情况;基于ARIMA-BP的预测模型得出的预测结果具有更小误差的精度和波动较小的数值稳定性。     

基于相关向量机的煤自燃预测方法

在煤自燃程度预测方面,基于径向基(RBF)神经网络的方法结构复杂、易陷入局部最优,基于支持向量机(SVM)方法的核函数受Mercer条件限制而对参数敏感,传统的机器学习方法误差较大。针对上述问题,提出了一种基于相关向量机(RVM)的煤自燃预测方法。以易发生煤自燃现象的亭南煤矿为例,模拟煤样自燃升温过程并采集气体浓度与煤自燃温度数据,建立训练样本和测试样本;由训练样本构建RVM模型,得到模型的最优参数;将测试样本代入已训练的RVM模型中,预测煤自燃温度值。与基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法进行比较,结果表明,基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法训练误差较小,但测试误差较大,说明这2种方法存在过拟合现象,泛化能力差;基于RVM的煤自燃预测方法的训练误差与测试误差比较接近且预测精度最高。     

基于灰色支持向量机的网络舆情预测模型

为了提高网络舆情预测精度,建立一种基于灰色支持向量机的网络舆情预测模型。首先对网络舆情数据预处理,然后建立网络舆情的GM(1,1)模型,并采用支持向量机对GM(1,1)模型的预测结果修正,最后通过仿真实验对模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于传统预测模型,灰色支持向量机提高了网络舆情的预测精度。     

基于高斯过程回归的网络流量预测模型

针对传统网络流量预测精度低难题,为了获得理想的网络流量预测结果,提出一种基于高斯过程回归(GPR)的网络流量预测模型。该模型首先计算延迟时间和嵌入维数,构建高斯过程回归的学习样本;然后采用高斯过程回归对网络流训练集进行学习,并采用入侵杂草优化对高斯过程回归的参数进行优化;最后采用经典的网络流量测试集对该模型性能进行实验测试。实验结果表明,高斯过程回归模型提高了网络流量的预测精度。     

基于小波去噪和LSTM的Seq2Seq水质预测模型

建立水质模型预测水质变化是保障饮用水安全、人类健康和维持生态平衡的关键. 本文提出了基于小波分解去噪和LSTM的双层双向Seq2Seq混合模型(W-Bi2Seq2Seq)来预测水质的变化. 使用Daubechies5 (db5)小波将数据集分解为低频序列和高频序列, 高频序列作为噪声去除, 仅保留低频信号用作所提出模型的输入. 选取了烟台市门楼水库的4项水质指标数据(pH、氨氮、电导率和浊度)用于模型的训练, 验证和测试. 所提出的小波双层双向模型(Bi2)与小波单层单向模型(Uni1)、小波单层双向模型(Bi1)、小波双层单向模型(Uni2)、传统的LSTM模型以及基于小波分解的LSTM模型(W-LSTM), 进行比较实验. 其实验结果显示, 在训练过程中, 4个Seq2Seq模型都具有很好的性能, 都能够很好拟合4项水质指标的历史数据集. 然而, 测试结果表明, Bi2在预测精度和泛化能力方面优于其他5个模型, 并且显著提高复杂度较高的水质数据的预测精度.     

基于 PCA-BP 神经网络的股票价格预测研究

在股票决策问题的研究中,针对影响股票价格因素间存在高度的非线性、存在数据冗余等特征,传统股票预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高股票价格预测精度,提出一个基于主成份分析(PCA)的 BP 神经网络(BPNN)股票预测模型(PCA-BPNN).首先对影响股票价格波动的各因素进行主成份分析,消除各因素之间的冗余性,降低 BP 神经网络的输入维数,加快 BP 神经网络测速度并提高预测精度,然后利用 BPNN 对保留成分进行建模预测.利用 PEA-BPNN 模型对上海证券交易所上市的首创股份(600008)经济数据进行了验证性测试和分析,结果表明,PEA-BPNN 模型预测精度显著提高,是一种高效和准确的股票预测模型.     

基于改进单关节信息传输模型的闭环脑机接口系统设计

近年来,脑机接口(BMI)技术在残疾人肢体功能康复、老年人生活辅助等方面的应用日益广泛.本文以单关节信息传输(SJIT)模型为对象,通过模型改进、设计解码器和辅助控制器构造了闭环脑机接口系统以恢复单关节的运动功能.本文主要工作包括:(1)引入相对速度向量对单关节信息传输模型改进以降低模型输出的超调量,并测试了改进模型的性能;(2)基于改进模型,通过设计基于维纳滤波的解码器、基于预测控制策略的辅助控制器构造了闭环脑机接口系统以恢复缺失的信息通路.离线和在线仿真说明,改进模型的输出性能有较大提升、超调量明显下降;构建的闭环系统很好地实现了对缺失信息通路的恢复和期望轨迹的跟踪,且具有较强的抗干扰性.     

应用于认知无线电频谱预测的小波神经网络模型

精确的频谱预测能够有效地降低认知无线电系统的能耗,还有助于提高认知无线电系统的吞吐量。针对频谱预测方法的预测精度问题,提出了一种小波神经网络频谱预测模型,以预测通道占用状态情况。该模型利用离散小波变换产生分析信号的时频分布,使用一个时间序列来表示某子信道的占用状态;对预测精度、利用率和参数初始化之间的权衡进行了分析,以便选择一个近于最优的模型。实验测量结果表明,与基于BP神经网络算法的模型相比,所提模型在预测精度和能耗方面均表现出较优的性能。     

多种燃料锅炉效率曲线的辨识方法

多种燃料锅炉的运行优化是钢铁联合企业节约能源的一个主要方法,但是这种锅炉的效率曲线的辨识却是一个复杂而困难的非线性最小二乘问题。借鉴大系统递阶算法的思想,本文提出了一种新的两级递阶辨识的算法。这种算法通过预估关联量,将非线性最小二乘问题转化为两级线性最小二乘问题。实验的结果证明:这种算法是一种有效的算法。     

仿生机器鱼的动力学仿真

仿生机器鱼的研究受到各国越来越多的研究工作者的重视,并取得了一定的成果.本文着重研究了仿生机器鱼的尾鳍的动力学并建立了仿生机器鱼的运动模型,并对该模型进行了计算机仿真,研究探索了仿生机器鱼的前进速度与尾鳍摆角、摆动频率、摆动幅度之间的关系.     

并发代码的继承问题

文献[1]提出了一种新的刻划并发行为的方法.本文继续讨论这种方法在面向对象的程序设计中是如何解决并发代码在继承过程中的冲突问题的.     

人体三围特征计算的研究与实现

文中提出了一个基于多边形逼近和凸包球取的人体三围特征计算方法。首先给出了一个具有确定性的高效的多边形逼年算法，运用该算法对人体横截面边界进行特征化处理，再通过特征识别抽取人体三围的特征多边形，最后通过计算凸包的方法获取人体三围特征值。文中提出的方法已运用于一个综合化的服装ＣＡＤ系统中。     

表的等价性的NP完全性的讨论

本文给出了表的等价性判定的一些结果：三元可满足性问题，表达式的ＮＰ完全性，表的ＮＰ完全性，还给出了函数依赖对表的影响，强等价性的复杂性的一些讨论。为对表的进一步研究屯指出了方向。     

独立边界自增强方法

提出了独立边界的自增强算法.使用反复随机搜索获得各种可能的独立边界轨迹;使 用搜索轨迹的自增强代替过去的固定点的领域增强方法;采用搜索轨迹的积累技术代替过去的 迭代操作.实验证明:该方法克服了过去的方法对噪声和局部错误极度敏感的缺点,能够在进行 边缘增强的同时有效地抑制噪声.     

溴代胞嘧啶对三螺旋DNA稳定性的影响

研究了三螺旋ＤＮＡ中胞嘧啶被５－溴有包嘧啶取代后的稳定性问题。通过建立ＣＧＣ、ＣＧＢｒＣ,ＢｒＧＣ和ＢｒＣＧＢｒＣ４种模型。并２ＩｎｓｉｇｈｔⅡ软件包中的Ｄｉｓｃｏｖｅｒ程度进行计算模拟,骼５－溴胞嘧啶取代三螺肇ＤＮＡ分子中的胞嘧啶后,整个分子的稳定性与有所降低。同时,当用５－溴胞嘧啶取代三螺旋ＤＮＡ不同链上的胞嘧啶时,被取代链的碱基堆积能显著增高,导致分子人稳定性降低,但被取代链和相邻链同相互和     

计算机仿真系统的可信度评估

相似理论是计算机仿真的基础,它在建立仿真模型、仿真可信性评估等方面都有很好的指导作用,在文中分析相似理论中的序结构定律的基础上,将序结构定律运用于计算机仿真系统的相似评定中,并给出了具体的算法。对如何评估仿真系统的相似度问题,在理论上作了一定的研究和探讨。     

多台电轴系统稳定性区域之扩大

刘永清在[1]、[2]中研究了疏松桂提出的多台电轴系统的稳定性,本文应用标量函数分解法,从如何寻求尽可能大的稳定域的观点出发,研究了电力拖动自动控制系统中带平衡机的n台电轴系统的稳定性,扩大了参数稳定性区域,并给出渐近稳定性区域估计式。     

智能优化策略的比较

智能优化是从诸多新兴学科衍生出来的前沿科学，本文研究了智能优化的策略，对计算智能策略进行了分析比较，并举出了在工程实践中用这些策略进行智能优化的实例，从中得出有意义的结论。