基于时间序列的瓦斯浓度动态预测

现有瓦斯浓度预测方法只能实现瓦斯浓度的静态预测,不能随着瓦斯数据的累积而及时更新,从而导致预测结果不具有及时性。针对该问题,提出了一种基于时间序列的瓦斯浓度动态预测方法。利用小波分解技术的多分辨率特性,将瓦斯浓度时间序列分解到不同尺度上,使时间序列平稳化;通过实时动态构建的自回归滑动平均(ARMA)模型,利用过去瓦斯浓度变化趋势预测未来一段时间的矿井瓦斯浓度值,得到时间序列预测结果;为提高瓦斯浓度预测精度,将ARMA模型的预测结果与矿井环境参数输入到训练好的BP神经网络模型中,通过BP神经网络模型对预测结果进行修正,从而获得最终的瓦斯浓度预测值。测试结果表明,该方法可对矿井瓦斯浓度进行准确预测,瓦斯体积分数预测平均相对误差从8%降低到了5%。     

组合ARMA与SVR模型的时间序列预测

经典的ARMA模型常用于平稳时间序列的预测,而对于自然界绝大部分的非平稳序列一般采用确定性时序分析和随机时序分析.确定性时序分析对随机性信息浪费严重,而随机时序分析经过差分平稳序列后又回归到ARMA模型.本文利用在充分ARMA模型拟合后的残差序列进行支持向量回归(SVR)拟合,进而对原序列进行组合预测,比起单一模型的拟合及预测,该组合有效地提高了预测精度.     

基于小波分解和ARMA模型的沪深300股指期货基差预测

一般说来,若时间序列满足平稳随机过程的性质,则可用经典的ARMA模型进行建模和预测,这是常用的研究思路和手段.但是,金融时间序列由于随机波动较大,很少满足经典ARMA模型的适用条件,无法直接采用该模型进行处理.通过小波分析处理后,将原本非平稳的序列处理为近似平稳的序列,可以采用ARMA模型进行建模和分析.在本文中,采用此思路对沪深300股指期货日内高频数据进行分析,表明该方法对金融数据建模的有效性.     

EMD-SVM组合模型在带钢张力预测中的应用

根据带钢张力时间序列非平稳、非线性特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)组合模型的预测方法;首先,应用EMD方法将原始张力序列分解成若干不同频率的平稳分量;其次,根据各分量特征,选用合适的核函数和最佳参数建立不同的SVM回归分析模型,对各分量测试集进行SVM预测;最后将各分量预测序列组合成原始序列的预测值;将EMD-SVM模型用于带钢张力预测,并与ARMA和SVM模型预测结果比较;EMD-SVM模型预测相关度可高达99.93%,而ARMA和SVM模型预测的相关度分别只有88.82%和79.31%,仿真结果表明EMD-SVM模型有较高的预测精度。     

基于ARMA模型的联机时间序列数据分割算法

自回归移动平均(ARMA)模型近年来被广泛用于时间序列数据的预测、聚类以及相似性查找等.由于现实中的时间序列数据其底层生成机制与结构经常动态发生变化,因而对跨越较长时期的数据建立一个单一静态的ARMA模型并不合适.本文提出一种联机分割算法,首先对数据建立动态的ARMA模型,然后根据模型的预测信息与历史数据的特征信息,判断是否适合继续使用该模型描述后续数据,或者需要对数据进行分割,从而逐段建立ARMA模型.算法能够处理持续数据流,对仿真数据与实际数据的试验结果表明,本文所提出的算法是实用有效的.     

ARMA时间序列模型在销售预测中的应用

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,它被广泛应用到经济领域预测中。本文给出ARMA模型的三种模式和实现方法,然后结合超市销售数据揭示超市销售的规律性,并运用ARMA模型对超市销售量进行预测。     

无线传感器网络寿命预测模型

通过对网络能耗模型的分析,综合网络能耗方程和终止条件,建立了一种定量预测传感器网络寿命模型.建立了单个节点稳态能耗速率时间序列ARMA模型,通过最小二乘法预测能耗趋势,提出了应用于实际系统的寿命预测计算方法.利用该方法,对应用LEACH协议和HEED协议的传感器网络进行了寿命预测仿真.实验结果表明,模型和计算方法达到了预期的寿命预测效果.     

离港航班延误的动态预测研究

现有航班延误预测方法大多是对航班延误进行非动态预测,不能随着航班数据的不断增加而有效更新,进而使得预测结果的实时性较差.因此,提出一种基于时间序列的航班延误动态预测方法.首先,利用小波分解技术对延误时间序列进行平稳化处理;然后,采用自回归滑动平均(ARMA)模型对离港航班延误进行预测;最后,利用支持向量机模型对预测结果进行修正,得到最终的离港航班延误预测值.结果表明,该动态预测方法能较好地提高预测精度.     

综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究

针对现有基于时间序列的瓦斯浓度预测方法存在算法复杂、预测步长较短等问题,根据瓦斯浓度历史监测数据的随机性与时序性,提出了一种基于ARIMA+GARCH组合模型的综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法。首先建立ARIMA预测模型,对瓦斯浓度数据进行平稳化处理,并确定模型的参数估计;然后在预测模型的可靠性通过检验后,针对ARIMA模型在预测过程中存在的均值回归问题,采用GARCH模型模拟ARIMA产生的拟合残差,并将模拟出的结果作为ARIMA模型中预测的噪声项,以此优化预测结果。测试结果表明,基于ARIMA+GARCH组合模型的瓦斯浓度预测方法能够反映瓦斯浓度真实值的变化趋势,平均绝对误差、相对百分误差绝对值、标准差、均方误差4项判断指标都很小,具有较高的预测精度。     

基于ARMA和BP_AdaBoost的组合销售预测模型研究

为了提高销售预测的准确性,建立了组合销售预测模型。历史销售数据是非线性、时变的时间序列,可看成由线性和非线性2部分组成。用ARMA模型预测线性部分,用BP_Ada Boost模型预测非线性部分,然后将2部分预测结果叠加得到销售预测结果。该组合模型克服了单纯采用ARMA模型预测结果精度低的问题,也克服了单纯使用BP神经网络模型容易陷入局部极小值的问题。经实验对比表明,采用组合预测模型能够更加准确、全面地反应销售规律,提高了销售预测的准确性。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。