基于等维新息模型的矿井瓦斯涌出量预测

矿井瓦斯涌出量预测是瓦斯防治的重要技术环节,能够为煤矿安全生产提供保障.为了提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,将等维新息模型的理论结合到灰色线性回归组合模型中,建立等维新息灰色线性回归组合模型,并应用MATLAB软件进行编程.以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用等维新息灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,分析了模型的最佳维数,通过检验得出模型的精度等级为一级.结果表明:等维新息灰色线性回归组合模型在对矿井深部瓦斯涌出量进行预测时,精度高于原有的灰色预测模型,取得了良好的预测效果.可将此模型的软件应用到瓦斯监控系统中,以提高系统的技术性与实用性.     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的校准间隔预测

针对测量仪器校准间隔的优化问题,分析了历史校准数据的特征,建立了等维新息马尔可夫GM(1,1)预测模型.在等维新息GM(1,1)模型的基础上,引入马尔可夫模型,克服了随机波动数据对预测精度的影响.通过仿真实验对预测模型进行了验证,结果表明,等维灰色马尔可夫GM(1,1)模型的预测精度高于常规灰色GM(1,1)模型、等维新息灰色GM(1,1)模型和常规灰色马尔可夫GM(1,1)模型,更适合用于测量仪器校准间隔的预测.     

基于新维无偏灰色马尔可夫的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。在传统灰色预测模型和马尔可夫链理论的基础上,利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型。该模型通过结合灰色预测与马尔可夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔可夫预测,在每一步预测中不断推陈出新,更新原始数据。以2001年—2010年全国道路交通事故死亡人数实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2011年—2015年事故死亡人数。结果表明：等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型的误差更小,精度更高,尤其适合中长期预测。     

基于灰色模型的铁路货运量预测——以陕西省铁路货运为例

文中利用灰色系统理论,以陕西省铁路货运为例,通过建立灰色GM(1,1)模型和改进数据序列光滑度的等维新息灰色模型,对陕西省铁路货运量进行分析研究和预测。通过分析两种模型的预测结果,得出改进的灰色模型预测精度更高,最后采用后验差检验等维新息灰色模型的精确度,并对未来三年的陕西省铁路货运量做出预测。     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的互联网用户人数预测研究

对互联网用户人数的科学预测可为网络的建设和管理提供决策依据。在传统灰色预测模型的基础上,结合新信息优先的思想,建立了等维新息灰色预测模型,并利用马尔可夫链模型预测出结果的波动范围,形成等维新息灰色马尔可夫预测模型。再以2007年12月－2012年06月我国互联网上网人数实测值为原始数据,构建预测模型,预测2012年12－2014年06月的互联网上网人数。实例结果表明,等维新息灰色马尔可夫预测模型其预测结果的误差更小,精度更高,还能提供预测结果的波动范围及出现概率。     

一种基于灰色等维新息模型的目标跟踪算法

灰色系统理论将随机过程看成为灰色过程,利用数据表面离乱但整体有序的特点,挖掘潜在本质规律。对运动物体进行光学跟踪及轨迹预测,在飞行器导航、机器人路径规划等方面一直是个研究热点。根据灰色系统理论的思想,提出一种基于灰色等维新息模型的目标位置跟踪预测方法,对其进行具体分析并应用于一目标光学跟踪实验系统并验证了其有效性,最后建议指出了改进此算法的两个新的研究点。     

灰色模型在电力负荷预测中的优化与应用

将发电站视为本征性灰色系统,对电力负荷建立灰色预测模型,并根据实际结果对原始模型进行优化。使用序列平移、残差校正、等维新息等方法提高了模型的精度。在实际应用中证明了预测结果的可信度。     

基于改进灰色模型的ATS测试仪器校准周期确定

针对自动测试系统ATS中测试仪器校准周期的确定问题,提出了改进的灰色GM(1,1)模型预测方法。首先从GM(1,1)模型出发对模型本身进行改进,然后建立等维新息模型,并确定其最佳维数,递补动态更新预测信息,为进一步提高预测精度,提出了残差修正预测模型,并引入马尔可夫过程解决其修正残差的符号问题。实例结果表明,改进的模型预测方法比单独的模型预测具有更高的精度,可以应用于测试仪器校准周期的预测过程。     

改进的灰色系统理论在汇率预测中的应用

研究汇率预测精度问题,汇率的变化受到政治、经济、物价和国民收入等多因素影响,存在非线性系统特征,波动性大.传统线性的预测方法预测精度和准确度低.为了解决以上问题,提出了一种改进的灰色系统理论汇率预测算法,根据灰色理论预测,首先建立了外汇汇率预测的GM(1,1)预测模型,同时并在此基础上建立改进的灾变灰色预测与回归预测的...     

城市燃气短期负荷预测的神经网络等维新息模型

应用人工神经网络理论和灰色预测理论中的等维息建模思想,建立了既反映其时间序列的周期性增长趋势,又包括天气、气温等非线性影响因素在内的短期负荷预测的BP神经网络等维新息模型。通过改进BP神经网络,对哈尔滨市燃气管网系统的小时燃气用量进行了预测,所建立的东仅有较高的收敛速度和精度,同时也具有较强的适应性和灵活性,可应用于工程实践。     

基于模型操纵的模型集成理论的研究

基于模型操纵的模型集成的主要研究对象是模型的输入输出参数，因此，本文给出了模型的二元组表示，即输入集、输出集，提出了模型组合关系与模型集成结果等概念，具体分析了模型集成结果的存在性问题，证明了其存在的几个充分条件，在证明中给出了在满足充分条件下模型集成的构造方法．     

CIM逻辑模型的关系实现

针对逻辑模型在查询和存储方面的不足,定义与其具有一致表示能力的关系模型,并将逻辑模型中以句子形式表示的逻辑约束转化为针对关系模型中逻辑关系的势的约束。根据模型的访问,以IEC61970所采用的数据访问接口DAF为例,在上述关系模型中给出基于关系代数的实现。研究结果表明,通过选择合理的关系模型,可以在保持逻辑模型丰富的表达能力的基础上,利用关系代数提高模型访问的效率,同时保证约束判定的有效性。     

计算机安全中的经典模型

安全模型是构造安全计算机系统的基础。到目前为止，已有多种公开发表的安全模型。本文总结了几种重要的早期安全模型，其中包括访问矩阵模型，HRU模型，BLP模型、格模型和无干扰模型。并对它们进行了分类和简要评递。本文将它们称为经典安全模型。这些经典安全模型都是开创性的，从各个不同的方面对安全问题进行抽象，模型所定义的安全问题具有典型性，并对后续的研究产生了重要影响。目前，共享计算机系统的安全问题仍然是计算机科学的中心问题之一，研究这些经典模型，对于我们全面理解计算机系统的安全问题，展望未来发展方向，具有重要意义。     

对象模式到关系模式转换研究

数据在信息系统中的使用面临着这样一个困难,即:数据存储是以关系模型为基础,而软件开发以对象模型来进行,造成了软件开发中数据访问技术的不和谐。提出并建立了一个软件框架,并就对象模式到关系模式的转换进行了研究。     

数据模型及其发展历程

数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、OLAP分析模型和大数据模型.20世纪60年代中后期到90年代初,结构化模型最早被提出,其主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等.20世纪90年代末期,随着互联网应用和科学计算等复杂应用的快速发展,开始出现半结构化模型,包括XML模型、JSON模型和图模型等.21世纪,随着电子商务、商业智能等应用的不断发展,数据分析模型成为研究热点,主要包括关系型ROLAP和多维型MOLAP.2010年以来,随着大数据工业应用的快速发展,以NoSQL和NewSQL数据库系统为代表的大数据模型成为新的研究热点.对上述数据模型进行了综述,并选取每个模型的典型数据库系统进行了性能的分析.     

演化软件过程模型

根据目前软件开发的趋势,介绍了几种常见的软件开发的演化模型,包括增量模型、螺旋模型、并发开发模型等。简要介绍了每一种软件开发模型的工作过程、基本成分和演化过程,以及它们在现代软件开发中的应用情况。     

视频数据库的数据模型

分析了视频数据的两种数据模型（关系模型、ＮＦ＾２模型）的特点后,提出了一种面向对象模型。利用该面向对象的数据模型可以建立一个功能较强的视频数据库。     

蠕虫“Update-Factor”传播模型研究

双因素模型考虑了人为对抗因素和蠕虫传播对路由造成的冲击,较SI模型、SIS模型和KM模型更能符合蠕虫传播的实际情况。但它不能反映蠕虫传播后期的特性,同时模型没有考虑大规模系统升级程序和自动补丁程序这一重要的对抗因素对蠕虫传播的影响。针对双因素模型的不足,对其进行了改进,提出了Update-Factor模型,经仿真结果与实际监测结果比较,模型克服了双因素模型的不足,更符合蠕虫传播的实际情况。     

ATS软件模型研究

针对ATS软件规模和复杂度的增加带来的系统描述和集成问题,给出了ATS软件的概念模型、信息模型和系统模型,阐述了三者之间的关系,为ATS软件的体系结构通用性、仪器互换性、软件移植性和系统互操作性设计提供了解决方案。     

UML活动图模型正确性诊断方法

UML活动图的正确性决定了业务流程的正确执行,为此,提出一种UML活动图模型的正确性诊断方法。将模型分解后,对子模型进行模型验证,并对验证错误的子模型进行模型诊断,得到诊断结果。在质量管理过程实例中的应用结果表明,该方法能减小模型空间,减少诊断次数,准确锁定错误,有效地对模型的正确性进行诊断。