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CDN带宽异常值的预测和准确告警一直是网络运营的重点和难点,为此在时间序列LSTM(long short term memory network)基础之上,提出并实现了一套新的算法框架——局部加权回归串行LSTM.框架采用时序插值采样方法构造数据集,局部加权算法融入最小二乘回归拟合模型进行初始预测,预测结果串行LSTM... 相似文献
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燃气负荷的准确预测对于燃气调度、规划燃气使用有着重要的意义。单一的预测模型在燃气负荷预测中不能取得很好的预测效果,故基于燃气负荷数据的特点设计了一种三支残差修正的燃气负荷组合预测模型。首先基于燃气负荷数据特点,采用鲁棒局部加权回归对负荷序列进行了分解,针对分解后的趋势项、周期项、余项设计了ARIMA(autoregressive integrated moving average)和LightGBM(light gradient boosting machine)的组合预测模型,然后结合三支决策理论设计了三支残差修正法对LightGBM的预测结果进行修正。实验结果表明该组合模型的表现良好,预测效果优于常见单一模型。 相似文献
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随着大数据时代的到来,网络舆情数据呈现信息量大和领域覆盖广等特征。面对复杂的网络舆情数据时,传统单一模型预测能力有限,不能对舆情趋势进行有效预测。针对此问题,提出一种基于经验模态分解-自回归(EMD-AR)改进的组合模型——EMD-ARXG模型,应用于复杂网络舆情的预测。该模型利用经验模态分解算法对时间序列进行分解,然后通过自回归模型对分解后的时间序列进行各自趋势拟合,建立子模型。最后再对各个子模型进行重构,完成建模。另外,在利用自回归(AR)模型拟合过程中,为了减少拟合误差,采用极限梯度提升算法对残差进行学习,并使预测模型迭代更新,提高各个子模型预测精度。为验证EMD-ARXG模型的预测效果,该模型与小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型进行实验对比。实验结果表明,在均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)和希尔不等系数(TIC)三项指标上,EMD-ARXG模型获得的结果均优于小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型的结果。 相似文献
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时间序列数据在测量过程中通常受到事物内在可变性以及外界干扰等因素的影响,针对各个时间点上数据受影响程度不同的情况,提出一种基于高斯过程预估模型的时间序列数据离群点检测方法。将监测数据分解为标准值和偏差项两个部分,除了对理想情况下的标准值建模,还再次使用高斯过程实现对异方差偏差项的有效描述,通过变分推断解决引入偏差项后的后验概率求解问题,将后验分布中设定的容差区间用于离群点判定。使用雅虎公司公开的网络流量时序数据进行验证,模型输出的容差区间在不同时间点上的变化趋势与标注的正常数据偏差情况相符,并在对比实验中异常检测性能指标F1-score优于自回归积分滑动平均模型、一类支持向量机以及基于密度并伴随噪声的空间聚类算法。实验结果表明,该模型能够有效描述各个时间点上正常数据的分布情况,取得误报率和召回率两方面的综合权衡,而且可以避免模型参数设置不当导致的性能问题。 相似文献
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能源负荷时间序列具有周期波动性和增长性两重趋势。一般梯度提升树GBDT通过集成多个分类与回归树CART,能够很好地拟合周期波动性趋势,但是对于增长性趋势拟合较差。相关研究先分解再使用组合模型预测,而本文研究在分解后使用多分量集成学习进行预测。首先分解出负荷的2种趋势分量及残差分量,将CART的叶节点改为3个预测模型,使其能够对3个分量进行预测。同时优化CART损失函数为各分量预测结果的误差平方总和,使其能够考虑3个分量预测模型的损失。然后基于梯度提升重构预测结果,使其能够以多分量集成学习的方式拟合负荷的两重趋势。最后提出基于分解和多分量集成学习的负荷预测方法,该方法在某地区电力负荷预测实验中,相比其它预测方法,各项误差评价指标均有所下降。实验结果表明,本文提出的方法在两重趋势性负荷的预测中具有更好的表现,同时也为GBDT预测其它类型数据提供了改进思路。 相似文献
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借助时-频谱图识别时间序列中异常数据的位置和性质,利用小波神经网络作为拟合工具,同时引入加权误差能量函数,通过适当选择网络结构和参数优化,实现对受污染的时间序列的抗扰最佳逼近.实例表明利用时-频谱图进行异常数据定位准确可靠,采用加权误差能量函数的小波神经网络除具有逼近性能好、具有抑噪特性和收敛速度快的优点外,还能有效地消除异常数据对拟合结果的影响,具有较强的鲁棒性. 相似文献
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基于JSP分页技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献