基于BP神经网络的轨道客流短期预测

本文主要以城市轨道交通的客流预测为研究对象,简单介绍几种目前国内外主流的预测方法。之后运用BP神经网络算法,对上海轨道交通的实际客流做预测,并给出预测结果数据和分析。希望能够通过对客流预测的研究,为城市轨道交通的调度与紧急情况下的疏散客流提供数据支持。     

主流客户投诉预测模型的对比与研究

时间序列、多元线性回归及BP神经网络是目前较为主流的预测算法.本文对这3种算法在客户投诉预测这一领域的应用进行研究与对比,采用SPSS作为工具,以预测一周客户投诉量为目标进行预测.通过对实际预测结果的对比与分析,说明BP神经网络算法为研究客户投诉预测的最合适算法.     

流星突发链路建模与性能预测研究

研究了流星突发链路(MBC)建模与性能预测的算法,该算法以链路的站址、发射功率、使用频率、极化方式、收发天线方向图、接收机门限和调解方式为已知条件,通过数值积分方法可以预测全年任意时段MBC设备可用流星数目。给出了2条MBC链路的实测数据,对实测数据和预测数据进行了对比。     

多元线性回归在平均工资预测中的应用研究

将数据挖掘技术中的回归预测方法应用于职工平均工资预测中,以中国劳动统计年鉴1985-2010年的数据为研究对象,以工资水平的影响因素为变量建立多元线性回归模型,通过对模型进行共线性诊断并进一步消除共线性,得出最优回归方程,对回归方程进行异方差检验,用检验后的方程预测我国城镇就业人员2011-2015年平均工资。将结果与实际值进行比较,证实模型模拟效果较好,从实用层面评估了预测模型的建模方法和预测数据的可信度。     

电动汽车用镍氢电池剩余电量估计方法研究

电池剩余容量预测在电动汽车电池管理系统中占有重要的位置。为准确实时地预测电动汽车动力电池组荷电状态(SOC),以镍氢电池组为研究对象,采用安时累积法与开路电压法相结合对电池组SOC进行预测,通过FPGA对模型及算法的有效性进行验证。实验结果表明该研究方法结构简单,成本相对较低,且预测精度相对较高,有助于提高科研效率并缩短产品研发周期。     

基于手机信令的城市道路交通状态实时预测

为准确、实时预测道路交通状态,通过分析影响交通的因素,利用决策树算法对速度和环境因素等数据进行建模,确定交通拥堵发生的规则,在此基础上结合实时的移动用户和环境因素数据对交通状态进行预测。以中国河北保定城区为例进行实验,验证了该方法的有效性。同时,研究发现,基于决策树算法进行道路交通状态预测的方法具有较好的扩展性。     

H．264／AVC帧内预测模式不同快速算法的分析

快速帧内预测模式选择是一项提高H.264/AVC压缩性能的关键技术。H.264/AVC通过采用RDO(率失真优化)模式获得编码的性能提高,但这是以高计算复杂度为代价的。为了解决这个问题,首先对H.264/AVC的帧内预测算法进行研究,随后对不同快速算法进行分析,证明其都以不同方式大幅度提高了H.264/AVC帧内预测的速度,同时保持了较高的预测精度和主观图像质量。     

基于预测命中点的微分几何制导律

以弹道导弹拦截弹为研究对象,针对拦截弹末制导问题进行研究,对预测命中点进行定义,引出广义预测命中点,并利用近似理论得到其数学表达,之后基于古典微分几何理论推导了微分几何制导律的曲率以及挠率指令;设计了应用在弹道导弹拦截场景中的基于预测命中点的微分几何制导律,并在该制导律的基础上通过引入自动驾驶仪及导引头等效模型,分析了制导律对制导控制系统延迟及噪声响应敏感性;通过与其他两种制导律对比仿真,体现了基于预测命中点的微分几何制导律在降低需用过载及视线角速度两方面的优越性.     

RBF神经网络在河流营养盐预测中的应用

根据已监测到的水质数据进行预测一直是河流水质管理的重要组成部分,其中河流营养盐浓度是影响水质的根本因素。文中研究RBF神经网络在河流营养盐浓度预测中的适用性,并与传统的时间序列预测模型:ARIMA进行比较。以朱衣河为研究对象,对河流营养盐主要成分之一的磷酸盐浓度进行预测。通过采集到的时间序列数据对两种预测模型进行仿真,并通过平均误差和均方误差的比较,证明基于RBF神经网络的时间序列预测模型具有较强的预测精度和良好的推广价值能力,在河流营养盐预测中有较高的实用性。     

大学基础课课程成绩加权投票预测模型研究

针对教育领域特定应用场景,利用数据挖掘技术处理教育数据是目前热点研究问题之一。课程成绩预测指对一门课程学生的期末成绩进行预测,其关键问题是通过选取合适的学生特征和确定最优的预测算法来构建预测准确率高的模型。针对大学基础课的特点,从主客观两方面选择特征,对比了4个效果最优的课程成绩预测分类算法,以准确率较高的算法构成加权投票集成算法,发现加权投票集成算法的预测准确率和AP值最高,为利用数据挖掘技术实现课程成绩预测提供了一种有效的方法。     

PIC16F877单片机在地震预测系统中的应用

在地震电波接收仪中加入单片机控制可以加快对数据的采集,方便对数据的分析,可以更加准确和尽早地预测地震。本文介绍了PIC单片机在地震预测系统中的应用。介绍了PIC单片机在该系统中的作用、硬件电路板的主要结构、该单片机程序的总体框架以及远程通信等一些技术。     

协同综合预报IGDSS通用模型的研究与应用

分析了自然灾害综合预报会商式决策系统的特点,研究并提出了一种将智能决策方法作为“特殊预报专家”的协同综合预报IGDSS的通用模型。以地震然灾害综合预报为应用背景,根据地震综合预报的工作原理应用协同综合预报IGDSS通用模型,重点介绍了地震综合预报IGDSS的智能决策方法—贝叶斯网络的设计与实现,建立地震综合预报贝叶斯网络分析器,采用改进后的桶消元算法作为网络推理。给出了应用协同综合预报IGDSS通用模型解决地震综合预报的较完整的解决方案,系统已应用于福建省地震局预报中心。     

基于GIS的地震应急辅助决策系统的设计与实现

结合地理信息技术与众多地震评估模型,研究了如何在地震发生后短时间内对灾情进行快速的评估计算,再根据陆续收到的现场灾情信息对评估结果进行修正,以期能够更快的支持救灾决策。本文简要介绍了基于GIS的地震应急辅助决策系统的设计原理和思路,给出基于四层结构的系统体系架构以及系统功能实现等内容。并以云南省楚雄州姚安县发生的6.0级地震为例进行一次评估,并对结果做了简单的分析。     

高铁地震预警系统的研究

地震灾害对高铁的安全运营威胁颇大,为有效降低地震灾害对高铁安全运行的破坏,尝试研究一地震预警监控系统进行地震远程监控。本研究采用地震预警监控系统实时采集加速度传感器信号的同时进行滤波和P波捡拾等算法,实现地震识别和震级计算。经由实验证明,该地震预警监控系统能实现地震的实时监控和地震报警输出,可有效降低由地震灾害对高铁造成的危害[1][2]。     

宽带到家：基于ATM的无源光网络研究

本文介绍了一种新的基于异步转移模式（ＡＴＭ）的无源光网络（ＡＴＭ ｂａｓｅｄＰＯＮ）系统。对它的系统特点、拓扑结构、技术难点以及国际上在试验方面的最新发展进行了探讨，并提出了一些新的观点及对策。最后，对ＡＰＯＮ的未来提出了展望。     

射频识别技术及其应用

首先对射频识别系统的组成和工作原理进行了简单的介绍，然后对射频识别技术的应用进行了简单的分析，提出了射频识别技术所面临的问题，最后对其市场前景进行了预测。     

基于微博的地震后舆情监控系统设计研究

基于微博的地震后舆情监控系统的构建,可以对地震舆情信息进行监控和管理,并对震后信息进行实时发布,并为抗震救灾工作提供重要的辅助决策支持。在满足微博功能设计的基本需求基础上,采用Web技术对地震后舆情监控系统进行设计,为系统的应用提供了重要的技术支持。本文对系统设计采用的相关技术进行了分析,在满足基于微博的地震后舆情监控系统功能应用基本需求的基础上,结合Web技术对地震舆情信息系统的结构和功能进行了设计和研究。     

基于MMA7260Q的矿震监测系统设计

给出了一种基于三轴加速度传感器MMA7260Q的矿震监测系统设计。该系统由安装在矿井内各巷道和工作面的测量节点和上位机组成,各测量节点和上位机之间通过CAN总线连接,测量节点实现了对矿震信息的现场采集、显示和越限报警,同时通过CAN总线传送到上位机上实现远程监视、同步越限报警和矿震位置定位等功能,适用于矿井发生矿震事故时快速报警和引导撤离。     

基于分布式光传感的输电线路地震信号分析

为了分析地震对输电线路的影响,利用OPGW分布式光传感监测系统采集了地震案例数据,对输电线路受地震影响时的振动进行了特征分析,并初步尝试以实测塔线体系振动数据开展地震对输电线路的影响程度评估,充分验证了基于光纤复合架空地线(OPGW)的分布式光传感监测系统可以准确监测到输电线路通道的地震活动,并能感知全线路受地震波的影响情况。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究

本文阐述了组合预测方法与电力系统符合预测概念和组合预测方法的应用原则、模式和基本形式,并通过对组合预测在电力系统负荷预测中的作用及意义,就对组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究进行了分析。