基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基（RBF）神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值．实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型．该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围．     

电流互感器自动化检定系统风险预警方法研究

电流互感器自动化检定系统在连续运行条件下,面临长时间、大批量运行可靠性和数据准确性的不确定性风险。提出了一种基于灰色神经网络的电流互感器检定系统风险预警模型,通过挖掘核查标准的比差、角差历史数据作为输入变量,使用灰色模型对输入变量值进行预测,并将预测结果值作为改进萤火虫算法优化的BP网络的输入,得到检定数据的预测值,通过风险评估策略对预测结果进行评估预警。仿真结果表明,该方法能够对电流互感器自动化检定系统的运行状态提前进行预警,保障了检定系统的稳定运行。     

改进的灰色神经网络预测方法

针对GM（1,1）算法求解发展系数和灰色作用量时受背景值影响的问题,提出一种回避背景值的辨识参数求解方法,避开背景值试算选取的步骤或选取不当造成预测精度低的问题;针对GM（1,1）模型预测时初始条件为固定值影响预测精度的问题,提出一种构建变权初始值的方法,避免预测精度受固定初始值的影响;针对传统灰色神经网络样本类型单一的问题,提出一种新的组合预测模型结构,突破了传统模型只依靠单一浸润线历史数据预测的局限,建立了基于改进灰色神经网络的浸润线预测模型.通过工程验证,该模型短期内对浸润线高度的变化预测效果较好.     

灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

灰色预测是一种对灰色系统进行白化的算法,该算法需要的信息少、通用性强、计算量小。针对粮食产量的预测问题,依据其历史数据,建立了基于灰色系统理论的时间序列预测模型,利用可信度p^0、关联度R、后验差比值C和小误差概率P等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的,可行的。     

基于灰色理论的供电系统负荷中长期预测模型及其应用

基于灰色理论的基本思想，从历史数据少、不考虑分布规律、变化趋势、运算简便的特点出发，提出了在电力市场运营模式下，县（区）级电力负荷的中长期预测模型，并对某供电局1997年到2000年的销售电量进行了预测，预测结果与各年度的实际集电量相比，最大误差小于0．7％。说明建立的预测模型完全适合于该供电系统的负荷预测。     

灰色理论在达标预测中的应用

根据灰色理论可以将学生达标率视为灰色系统．利用有限的达标数据,按灰色预测方法,对数值进行初值化和一次累加生成等处理,建立灰色预测模型群,即ＧＭ（１,１）模型．利用该模型群对学生每年的达标情况进行预测和精度检验,获得了较为满意的结果．     

基于灰色系统理论的自贡旅游需求预测与分析

旅游市场潜力预测是旅游经济研究、旅游项目投资、旅游规划与管理等的重要内容。文章针对旅游需求问题进行了研究,提出了基于灰色系统理论的自贡旅游需求预测模型,并采用残差检验、后残差检验和关联度方法对模型进行了分析。同时,以自贡旅游需求发展为例,根据其旅游历史数据,运用灰色数列GM（1,2）模型对未来该地旅游需求进行预测,通过残差检验、关联度检验分析和事实比较,预测结果数据精确,具有广泛的实用性。     

一种基于混合模型的时间序列数据挖掘系统

时间序列数据挖掘是在从数据仓库中提取出有效历史数据的基础上，对其进行一定的处理，从而发现隐含、未知的有效信息．本阐述了一种新的基于灰色—回归—模糊神经网络混合模型的时间序列数据挖掘系统，重点讨论了灰色—回归—模糊神经网络混合模型的建立过程，并应用于浙江省可持续发展预测，取得了满意的结果．该混合模型融合多种智能计算方法优点于一体，为时序数据挖掘提供了一种新的实用方法．     

基于多尺度分段的长时间序列预测方法

针对目前长时间序列预测（long sequence time-series forecasting, LSTF）存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型．该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测．在电力变压器油温（electricity transformer temperature,ETT）数据集、用电负荷（electricity consumption load, ECL）数据集和天气（Weather）数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元（gated recurrent unit, GRU）、时序卷积网络（temporal convolutional network, TCN）和长短期记忆（long short-term memory, LSTM）5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测．结果表明,采用基于多尺度分段的Tr...     

基于Linux/QT的火控系统故障预测的设计与实现

针对通用型火控系统故障预测问题,提出一种基于时间序列和专家系统相结合的故障预测方法,并在Linux下利用QT、MySQL设计与实现.该方法是基于概率统计的故障预测,利用历史数据进行分析,结合专家系统丰富的知识,对系统模块进行预测及结果分析.实验结果表明:这种故障预测算法实现了对火控系统有效的故障预测.     

一种推广的Power安全拍卖方案

为了更好地保护投标者,提出了一种推广的Power安全拍卖方案.投标时利用带消息复原机制的签名算法递交投标者的身份、份额,保证开标时中标人的不可否认性.采用匿名机制,对除中标者外的其他所有投标者的投标价进行保密,保证在整个拍卖过程中,无人可以操纵其他人的投标.基于Asmuth-Bloom秘密共享方案,推广方案可以求出中标的任意价位,从而满足商品的最优化分配.与同类方案相比,该推广方案所需的额外计算轮数与投标人数无关,具有较好的安全性、公平性和推广性能.     

Genetic Algorithm Based Combinatorial Auction Method for Multi-Robot Task Allocation

An improved genetic algorithm is proposed to solve the problem of bad real-time performance or inability to get a global optimal/better solution when applying single-item auction （SIA） method or combinatorial auction method to multi-robot task allocation. The genetic algorithm based combinatorial auction （GACA） method which combines the basic-genetic algorithm with a new concept of ringed chromosome is used to solve the winner determination problem （WDP） of combinatorial auction. The simulation experiments are conducted in OpenSim, a multi-robot simulator. The results show that GACA can get a satisfying solution in a reasonable shot time, and compared with SIA or parthenogenesis algorithm combinatorial auction （PGACA） method, it is the simplest and has higher search efficiency, also, GACA can get a global better/optimal solution and satisfy the high real-time requirement of multi-robot task allocation.     

一种面向政府采购的多属性反向拍卖模型

为了对政府采购中电子反向拍卖系统的适用性进行改善.利用多属性决策理论和相关算法,对多属性反向拍卖的步骤和模型进行研究.对只按价格来选取供应商的方式进行了改进,建立了多属性选取供应商的反向拍卖系统.系统实现了选取供应商的自动化,能达到综合属性的最优,满足政府采购中以反拍方式进行采购的需求,提高了采购效率,降低了采购成本.     

网上拍卖品数量的优化

以Onsale网上拍卖公司的拍卖方式为背景,研究了在给定拍卖时间长度与拍卖总供给量的条件下,将拍卖品若干批拍卖这一问题.建立了其马尔可夫决策过程模型,研究了每批拍卖品数量的最优问题,所得到的最优期望利润高于原有结果.     

航空公司剩余座位定价模型研究

通过对国内航空公司现状的分析,界定了适合国内航空公司的剩余座位产品,并设计了剩余座位的销售策略和销售流程.将贝叶斯博弈引入剩余座位销售分析,建立了剩余座位定价模型,用于分析剩余座位交易过程,确定航空公司最低保留价格.     

基于群签名的电子拍卖方案

对基于双线性对群签名的电子拍卖方案进行优化,在保证相同安全性的情况下,缩短了签名的长度,简化了拍卖的注册和竞拍过程,使得拍卖效率得到较大的提高。此外,由于使用了第二价位拍卖,更加能达到商品最优分配原则。     

安全电子拍卖的研究进展

电子拍卖是电子商务中的一项基本业务,在拍卖过程中如何保护投标者隐私和防止中标者反悔是设计安全电子拍卖系统的核心技术,也是目前的网上拍卖系统急需解决的问题.文中综述了目前对这一领域研究的进展情况,介绍了研究中使用的基本技术,归纳了方案设计要实现的目标,评价了一些典型的设计方案,并指出了这一领域的新的研究动向.     

基于电力市场PAB竞价的最优概率随机匹配机制

针对电力市场PAB竞价中发电商可通过多次报价学习提高其市场力行为问题,提出一种基于电力市场PAB竞价的最优概率随机匹配机制,以市场成交均价最小化为目标制定了最优信息干扰下的概率分配方法,利用概率信息干扰影响发电商的学习能力,削弱其市场力.仿真证明,对比价格高低匹配机制和完全随机匹配机制,最优概率随机匹配机制下的电力市场PAB竞价机制能有效干扰发电商的学习能力,达到削弱其市场力行为的目的.     

拍卖买受人的合同解除权与承租人的优先购买权——对一起拍卖合同纠纷案的分析

在房屋拍卖中经常遇到两个问题:一是如果买受人未能取得标的房屋的所有权,应该向谁主张权利;二是承租人能否行使优先购买权。在拍卖中,用代理、行纪、居间来说明委托人、拍卖人、买受人的关系,既与拍卖实践不符,也无法解释《拍卖法》第40条规定;三者的关系应按《合同法》规定的隐名代理来处理。根据法解释学原理,在拍卖中,承租人的优先购买权应作限缩解释,即承租人不应享有优先购买权。     

第三代(3G)移动通信的执照发放方式分析 ——兼论中国3G执照的发放

对世界各国的第三代移动通信(3G)的执照发放方式作了分析比较,认为拍卖方式是一种比较好的分配方式。按照无线执照拍卖理论对拍卖方式进行了详细讨论。并建议中国的3G执照应当实行拍卖。