基于ARIMA和神经网络模型的城市燃气负荷预测

城市燃气负荷预测是城市天然气调配的重要环节。在对燃气负荷时间序列进行小波周期分析的基础上,建立燃气负荷的基于ARIMA的神经网络温度矫正模型,ARIMA模型对年周期数据进行平滑,有效去除了过去的短期影响;将大气温度作为神经网络的输入对ARIMA模型预测值进行修正。经过检验,该模型很好地揭示了燃气负荷时间序列的特征,预测效果较好。     

短期燃气预测的信息熵组合模型研究

城市燃气负荷量的预测对于智慧型城市智能化燃气系统来说具重要的作用并是富有挑战性的工作。针对本地区燃气负荷具有周期性特点,为提高预测精度,提出一种基于信息熵的ARIMA和BP神经网络并行组合模型预测方法。该方法在对原始数据进行离群点预处理的基本上,首先用ARIMA方法进行预测,将燃气负荷TS分解成为趋势性和季节性两种TS分别进行建模;然后在BP神经网络中采用差值训练方法对负荷量进行预测;最后在基于信息熵的原理下将以上两种方法进行组合,从而预测出未来数日的燃气日负荷量。以上三种方法的实验对比结果验证了燃气短期预测的信息熵组合模型的可行性与有效性。     

季节性组合预测模型在医院门诊量中的应用研究

医院门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时问序列。为解决传统时间序列预测大多数都是使用单一模型，以致影响预测精度等问题，采用了最优加权组合预测方法将季节性ARIMA乘积模型和季节性神经网络模型进行组合优化。结果表示，季节性组合预测模型在拟合精度和预测准确性方面优于任何单一预测方法，为季节性时间序列预测提供了一种新的实用方法。     

基于ARIMA-GM的短期民航货邮周转量研究

ARIMA模型对季节特征有较好的拟合效果,灰色GM（1,1）模型能准确反映时间序列的增长趋势,结合民航货邮周转量的特点和ARIMA模型和GM（1,1）模型的优点,分别建立货邮周转量的ARIMA和GM（1,1）的时间序列模型,揭示出民航货邮周转量随时间推移而发展变化的动态规律,最后为更精确地预测月度民航货邮周转量,提出基于ARIMA-GM的组合预测模型,并对近几月民航货邮周转量进行较准确的短期预测,结果表明：组合模型能提高预测精度,在实际应用中ARIMA模型可用于非季节和季节的各类时间序列;灰色GM（1,1）模型能准确反映时间序列的增长趋势,两者相结合很好地解决了民航货邮周转量短期预测的实际问题,得到民航货邮周转量更精确的预测结论,能够对民航货邮市场的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的经济决策行为。     

基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究

针对使用单一预测模型存在数据特征提取不充分,预测精度不高的问题,提出了一种基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法。结合ARIMA模型处理线性问题的优势以及BP神经网络模型在非线性问题上的优势,利用误差方差加权平均训练法训练出最佳权重的组合并建立组合模型对某市区房地产价格和趋势预测进行实证分析。理论分析和实验结果表明,所提两者的组合模型有效解决了不能充分提取数据特征,预测精度不理想的问题,比单一预测模型能获得更准确的预测效果。     

网络流量组合预测模型研究

研究优化网络管理系统,高精度的短期负载预测对提高网络性能和服务质量意义重大.为了解决各种传统的单一预测方法在网络流量预测中存在不能有效利用资源的问题,提出了一种BP神经网络最优组合的预测方法.将单一预测方法所得到的预测值作为BP神经网络的输入样本,相应历史流量数据的实际值作为样本的输出,经过样本训练达到期望精度,应用BP神经网络模型进行预测.仿真实验结果表明,新模型具有良好的预测效果,比传统的单一预测模型具有更高的预测精度和更好的自适应性.     

灰色Verhulst-BP网络组合模型在预测中的应用研究

在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的非线性映射关系,克服了小样本时间序列数据在神经网络训练时的缺陷。实验结果和仿真验证表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性。     

ARIMA-SVM组合模型驱动下的瓦斯浓度预测研究

针对单一瓦斯预测模型挖掘矿井瓦斯浓度时间序列全部特征能力较弱的问题,提出了一种基于自回归滑动平均模型（ARIMA）和支持向量机（SVM）模型的组合预测模型,并采用该模型对瓦斯浓度进行预测。首先,分别应用ARIMA模型和SVM模型对实验数据进行预测分析,得到2种单一模型预测结果。其次,结合自相关函数和偏自相关函数及贝叶斯准则,得到最优ARIMA模型为ARIMA(1,1,2),通过核函数等参数寻优,确立最优SVM模型,从而建立ARIMA-SVM组合模型。利用ARIMA模型处理瓦斯浓度时间序列的历史数据,得到相应的线性预测结果和残差序列,利用SVM模型进一步对数据残差序列中的非线性因素进行分析,得到非线性预测结果,将2个模型的预测结果进行组合,得到目标瓦斯时间序列最终预测结果。实验结果表明：(1) ARIMA-SVM组合模型预测结果与矿井实际数据的拟合度优于ARIMA模型和SVM模型。(2)相对于ARIMA模型、SVM模型,ARIMA-SVM组合模型的误差大幅度减小,且预测结果明显优于单一模型。(3) ARIMA-SVM组合模型的平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差均为最小,表明AR...     

基于像素层标识点的双边滤波快速实现

为实现船舶缆绳载荷短期高精度预测,提出一种将小波多尺度分解重构法与BP神经网络组合建模的预测算法。该组合算法利用小波多尺度分解重构法对非平稳的船舶缆绳载荷序列进行分解重构计算,将非平稳的原始缆绳载荷序列转化为多层较平稳缆绳载荷序列分量,再利用BP神经网络预测算法对各层分量建立预测模型,以实现短期预测计算。仿真结果表明:该组合算法实现了缆绳载荷的短期高精度预测,具有较强的细分与自学习能力,能够满足工程中对缆绳载荷预测精度的需要。     

基于LSTM和时间序列分析法的短期风速预测

短期风速对输电线路影响巨大,由于短期风速的随机性和非线性特性,使得短期风速难以精确预测。提出了一种将长短时记忆网络和时间序列分析法相结合的组合预测算法来实现对短期风速的预测。首先,利用时间序列分析法对短期风速进行预测得到预测结果和预测残差,然后利用长短时记忆网络对预测残差进行预测,最后将两种方法得到的预测结果进行线性组合得到最终的预测结果序列。为验证所提出的算法的实际效果,将提出的算法与时间序列分析法、长短时记忆网络以及BP神经网络等进行对比。实验结果表明,组合算法有效提高了短期风速序列预测精度,是一种可行的分析方法。     

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。     

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.     

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.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

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。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.