基于改进BP网络模型的公路流量预测

针对公路客货运量预测的问题,对现有的常用预测方法进行研究,提出改进BP神经网络预测模型。该模型首先采用动态陡度因子改变激励函数的陡峭程度,改善激励函数的响应特征,得到更好的非线性表达能力;其次利用附加动量因子,通过将以前的经验进行积累,降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感性,较好地遏制网络陷于局部最小;再次采取变学习率学习算法,先给一个较大初值,随着学习过程的进行,学习率不断减小,网络趋于稳定。改进BP算法既可以找到更优解,又可以缩短训练时间。结合某地区的公路运量相关数据,对改进BP神经网络预测模型进行了验证。实验结果表明,该模型的相对误差和迭代次数都取得了较大的改善,对公路客货运量预测很有效。     

一种改进的灰度预测模型

灰色预测模型通常是GM模型,但预测精度有时不令人满意。在对模型GM做了进一步研究的基础上,提出了一个预测精度较高的新灰色预测模型,并从理论上证明了这种模型可以有效提高建模数据序列的光滑度。最后把此方法应用于东部某镇GDP的建模中,试验结果表明该方法是可行且有效的,所建模型的精度优于传统GM（1,1）模型的精度。     

基于信息粒化的SVM时序回归预测

为了提高SVM的学习效率和泛化能力,首先利用一种信息粒化算法对原始数据进行预处理,该算法能将样本空间划分为多个粒(子空间),降低样本规模,节省时间复杂度.然后将模糊粒化后的信息利用SVM进行回归分析,同时利用交叉验证选出最优的分类器调节参数,可降低分类器的复杂性和提高分类器的泛化能力,避免出现过学习和欠学习.最后通过预测上证指数的实验验证了该算法具有优越的特性,能够较为准确的进行时序回归预测.     

一种多源网络编码快速签名算法

针对污染和重放攻击提出一个新的多源网络编码签名算法,利用同态加密算法构造签名方案来抵御污染攻击,通过引入消息代的序号,防止了代间的重放攻击,并且采用线性计算方法来减少节点的验证时间,降低了对结点计算能力的要求,特别适合于无线传感器网络或自组织网络.     

基于Struts2结构的图书管理系统设计与实现

目前很多图书管理系统还采用C/S模式,用户不能像在B/S模式下那样通过网页方便的进行图书借阅信息查询、续借、预借等操作,也给同城各图书馆之间互联共用系统增加难度,为解决这一问题,设计并实现了一个基于Struts2B/S模式的图书管理系统,使用者采用网页登录的方式就可以方便的进行图书管理或借阅信息查询等操作,同时为实现各图书馆之间的互联提供方便。     

相依网络中负载全局分配的级联故障模型

针对目前不同网络耦合成相依网络的研究不考虑相依边和负载的共同影响,提出一种同时考虑相依边和负载的相依网络级联故障模型。在级联故障中区分连接边和相依边对相依网络的不同作用,负载分配采用基于最短路径长度的可变负载全局分配原则,正常节点分配到的额外负载与距离故障节点的距离成反比关系,相依网络的子网选用IEEE118标准电网、小世界网络和随机图网络。相依网络的仿真结果表明,负载全局分配效应越小,网络抵制故障能力越强,负载故障对级联故障的贡献程度越小,不同耦合网络在特定的容忍系数下取得不同的平均故障迭代步数峰值;而负载全局分配效应较大时,网络崩溃或近似崩溃,平均故障迭代步数与容忍系数呈现近似单调递增关系。     

基于B/S结构的网上考试系统的开发与实践

随着计算机网络教学不断发展,网上考试将是考试方式改革的重要方向：结合学校教育的实际情况,本文介绍了基于B／S模式的网上考试系统的设计及其初步应用。并着重分析了“考试系统的运行和控制”这一部分的内容。     

异步式逻辑保障片上网络传输可靠性的研究

随着Si技术的持续发展,片上系统(SoC)的规模和复杂度的增长给传统的片上互连,如总线结构,带来了前所未有的挑战。片上网络[1-2]是片上系统的一种新设计方法,是目前公认应对这种挑战较为有效的解决方案。半导体工艺进入深亚微米时代后,片上网络的可靠性也越来越成为人们关注的问题。将在研究如何应用异步式逻辑保障片上网络互连数据传输的可靠性和服务质量,提出了一个异步式片上网络的架构。通过实验证明,异步式逻辑将极大提高集成电路在应对电源不稳定性、导线间串扰、电磁干扰(EMI)、时钟偏斜和软错误方面的可靠性。采用全局异步局部同步的时钟机制,该方法带来了一种全新的片上通信方法,显著改善了传统总线式系统的性能。     

基于Struts框架的设备管理系统的分析与设计

随着高校学科发展和人才培养的需要,以及高校办学规模的不断扩大,设备管理工作在高校中的地位与作用也越来越突出。该文主要介绍了在Eclipse平台上用当前流行的Struts框架开发一个可视化的设备管理系统的过程,解决了传统方式下高校设备管理信息处理效率低下、资源浪费严重、不能满足高校现代化、信息化、科学化的发展需要的问题,使得高校设备管理工作走向规范化、科学化和信息化。     

基于Stackelberg博弈的车载云计算任务卸载优化

针对车辆计算资源闲置浪费的情况,整合车辆计算资源组建车载云计算（vehicular cloud computing,VCC）范式,从而提高车辆总体资源利用率,提升车载服务质量。从经济学的角度,研究车载云计算中请求车辆和协助车辆之间的计算任务卸载定价与定量的问题。针对此问题,首先设计动态组建车载云的安全通信协议;在此基础上,利用Stackelberg博弈建模计算任务卸载分配的问题,激励协助车辆主动参与任务计算;同时设计了一种简单有效的分布式迭代算法求解最终的Stackelberg均衡状态,最小化请求车辆的服务开销并兼顾最大化协助车辆的收益。通过实验仿真,验证所提方案的有效性和可靠性。