基于多模态数据融合的室温预测算法研究

室内温度是供暖期影响人体舒适度的重要指标。准确掌握室内温度的变化规律和趋势，建立精确的室内温度预测模型，是实现高效智能供暖的关键。本文建立了基于长短期记忆（LSTM）神经网络的室内温度预测模型。以天津理工大学研究生实验室的温度实测数据为例，对原始数据集进行特征变量分析选取、数据预处理等工作后进行模型验证和分析，并与RNN神经网络预测模型和BP神经网络预测模型进行对比实验。实验结果表明：相较于其他两种模型，LSTM网络模型具有更高的准确率，预测精度可达到98.39%。因此使用LSTM网络模型可以更好预测室内温度的变化趋势，为促进节能减排提供可靠依据。     

基于小波降噪和改进免疫优化的BP模型网络流量预测

为了实现大规模复杂网络的流量预测,并改善传统BP网络预测模型存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于小波降噪和改进人工免疫优化BP神经网络的网络流量模型;首先,描述了网络流量预测的基本原理;然后,采用小波包降噪法对网络流量原始采样序列进行降噪处理,在此基础上定义了采用BP网络进行网络流量预测的算法,在确定了神经网络的结构后,采用训练数据和改进的人工免疫优化算法对BP网络中的参数即权值和阀值进行优化,从而得到最终的BP网络流量预测模型;最后,采用1 800组样本中的1 200组训练数据对网络进行训练后得到最终的BP网络模型,再采用剩余的600组测试数据进行流量预测;实验结果证明结合人工免疫算法和BP网络的网络流量预测模型能实现大规模复杂网络的流量预测,且较传统方法相比,具有收敛速度快、训练时间短和预测精度高的优点。     

基于BP网络的股市预测模型设计

根据BP网络进行股市预测的原理,建立基于BP网络的股市预测模型,采用改进后的BP算法进行股市预测,对所建的预测模型进行训练,可达到预测效果。     

基于窗口的网络流量组合预测模型研究

在通信网络技术发展的过程中,针对网络流量进行建模和预测的研究一直备受人们关注.为了更好地对网络流量进行建模和预测,有效提高网络的运行速度和利用率,加强网络管理建设,文中提出了网络流量组合预测模型,该模型由三次指数平滑模型和基于 BP 神经网络模型两个子模型组合而成.首先介绍了组合预测模型的预测机理,然后对三次指数平滑模型和基于 BP 神经网络模型两种子模型进行了详细介绍,最后运用实例进行了仿真实验.实验结果表明组合预测模型预测误差稳定在2%以内,取得了比较好的预测效果     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。     

炼焦生产过程综合生产指标的改进神经网络预测方法

针对炼焦生产过程综合生产指标 (焦炭质量、产量和焦炉能耗)检测的严重滞后问题,提出一种改进BP神经网络预测方法.首先基于相关过程参数的主元分析和灰色关联分析,确定出预测模型的输入输出变量;然后采用基于改进差分进化算法的BP神经网络建立预测模型,并与基本BP神经网络预测模型进行比较;最后,对改进BP神经网络预测模型进行了验证.实验结果表明,改进BP神经网络预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度,模型的预测效果可以满足生产工艺要求.     

基于改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型

煤层瓦斯含量是矿井安全生产的重要性能指标之一,而常规基于经验和传统数学模型的预测方法难以准确预测煤层瓦斯含量。针对该问题,文章在分析了基于Fletcher-Reeves共轭梯度法的改进BP神经网络模型的基础上,结合煤层瓦斯含量的各种影响因素,建立了一个基于3层改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型,并进行了具体的网络训练和预测仿真。结果表明,该瓦斯含量预测模型收敛速度快,预测精度高,可满足实际生产要求。     

一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测

分析和研究网络流量的预测,对于网络信息安全和网络资源管理具有重要的意义。为了更有效、准确地对网络流量进行预测,提出一种GA-PSO算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。首先采用BP神经网络建立网络流量预测模型,然后用GAPSO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后利用网络流量的历史数据进行仿真实验。实验结果表明,经过GA-PSO算法优化后的BP神经网络模型能加快神经网络的收敛速度,提高网络流量的预测精度。     

PCA-BP神经网络在降水预测中的应用研究

该文提出了一种基于主成分分析(PCA)与误差反向传播(BP)神经网络的降水预测模型。首先,通过主成分分析法对降水的主要影响因素进行主成分提取,选取贡献率大于85%的5个主成分来代替原来的14个影响因素,以消除原始输入数据的相关性,解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题;然后,以主成分分析结果为输入建立降水BP神经网络预测模型。仿真结果表明PCA-BP神经网络模型性能优于传统BP神经网络,能够满足降水预测的要求。     

主成分在输电线路可听噪声预测中的应用研究

针对超高压输电线路可听噪声BP网络预测模型影响因素多的问题,运用主成分分析算法（PCA）对影响可听噪声的环境因素、地理参数、导线结构参数等14个因素进行简化,建立PCA-BP网络预测模型。选取甘肃省内多条750 kV、330 kV输电线路的可听噪声的实测资料为样本集,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并与BP网络模型预测结果比较。结果表明：主成分分析方法在可听噪声影响因素的简化中不适用,预测结果没有BP网络模型预测结果理想。分析了主成分在可听噪声影响因素简化中不适用的原因。     

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.