基于时间序列分析的葡萄酒指数预测方法

葡萄酒作为一种较为保值的产品越来越受到投资者的青睐,对其价格走势的预测也越来越引起人们的重视。基于时间序列分析的原理,选取了LIV-EX 500指数的相关数据进行了研究,使用两种指数平滑法和ARIMA模型对指数进行了预测,为葡萄酒投资者的决策提供参考。     

基于近红外光谱的室温贮藏下花椰菜抗坏血酸动力学模型

为了实现花椰菜室温贮藏期的抗坏血酸(Ascorbic Acid,ASA)含量实时监测并对贮藏时间进行预测,建立了室温下花椰菜贮藏期的近红外光谱抗坏血酸动力学模型.采集花椰菜样本的近红外光谱曲线,使用K-S算法(Kennard-Stone)以3∶1的比例划分样品集;选择9点平滑预处理(Savitzky-Golay Smo...     

基于动态预测算法的网络多媒体应用的改进

提出了一种特定于网络多媒体应用的改进的QoS控制机制,在确定的带宽资源条件下,该控制机制可以以有限的网络多媒体业务服务质量为代价满足更多用户的网络多媒体应用需求.其核心算法——增强型指数平滑预测算法(EEWMA)是以指数平滑预测算法(EWMA)为基础优化而来,可以在预测精度和带宽资源占用量两者之间取舍,适用不同的网络环境和需求.对标准数据库进行测试的实例证明,EEWMA对处于网络应用有效连接建立时间范围内的不同的采样间隔,均可以得到较好的预测效果.     

组合预测在月度用电量中的实际应用

将二次指数平滑法、先定线性趋势预测法，灰色预测法三种方法相结合，运用EW法进行组合预测，在三种模型的应用中合理地使用了软件技术SPSS以及MATLAB，辅助数据处理。对河北省任丘市2013年1～12月、2014年1N5月的月度用电量数据进行处理，并对2014年6～9月月度用电量进行组合预测，具有一定的现实意义。     

服装销售定量预测方法研究进展

服装销售预测是服装企业商品企划中必不可少的环节之一。为有效帮助服装商品企划人员及相关学者根据实际情况快速选择合适的服装销售预测方法,对时间序列法、回归分析法、灰色预测模型及人工神经网络4类定量销售预测方法从优缺点、优化历程及适用类型3个方面进行梳理总结,并对机器学习的部分组合算法进行举例与归纳。分析得出：时间序列法适用于历史数据离散程度小且影响因素少的短中期服装销售预测;回归分析法中多元回归法比一元回归法在算理上更适合具有多因素影响的服装销售预测;灰色预测模型适用于数据平滑且影响因素较少的服装销售预测;人工神经网络则适合销售数据离散程度大的时尚型服装销售预测。     

运用数学模型预测丝绸外贸发展

以浙江丝绸外贸发展为例,运用数学模型进行定量预测。在调查研究已知数据的基础上,预测将来的未知数值和发展趋势与目标。文中选用线性回归模型和三次指数平滑法模型,得出浙江丝绸外贸近、中、远期发展的预测模型,从而预测得今后十年的发展规划。     

指数平滑法在服装消费水平预测研究中的应用

以2000-2006年<中国统计年鉴>的服装消费水平数据为基础,运用指数平滑预测法对中国城镇居民的服装消费水平进行实证研究,结果表明指数平滑法是服装消费水平预测的一种有效方法.     

基于灰色理论的服装企业销售预测模型

销售预测是服装企业的一大难题,以往的研究大部分偏重于单渠道预测,并且采用时间序列、机器学习等需要巨大数据量的方法。为了顺应服装行业销售多渠道少数据的发展趋势,文章通过对灰色预测理论的文献梳理,发现其功能强大且所需数据集小,适合企业进行多渠道销售预测。针对线上销售数据多变量及线下销售数据单变量的不同特点,选取了三个灰色预测模型(DGM(1,1),ROGM(1,1),OGM(1,N))来建立企业多渠道销售预测整合策略。通过数据实验对这三个模型的模拟预测误差进行计算和比较,证实了这三种模型在进行线上或线下模拟预测误差均小于15%,达到较高预测标准,为企业销售预测提供一定的参考价值。     

近红外光谱技术无损检测火龙果有效酸度

火龙果是一种有益于人类健康的水果。本文利用Field Spec 3便携式地物波谱仪采集350~2500 nm波段的光谱数据,通过多种预处理方法、连续投影算法(SPA)优选波长、偏最小二乘回归(PLSR)等分析方法,建立了火龙果有效酸度预测模型。实验结果表明:原始光谱经过Savitzky-Golay卷积平滑法(SGS),建立的PLS模型最优,其RCV为0.8862,RMSECV为0.1535;联合SPA算法,利用优选出的25个变量建立的PLS模型,其预测相关系数(RP)为0.8702,预测均方根误差(RMSEP)为0.1682,其模型的预测精度高于原始光谱2151个变量建立模型。比较分析了果皮对模型精度的影响,对光谱数据进行最佳Normalize预处理后,完整果PLS模型的RP为0.8151,果肉PLS模型RP为0.8583,说明果皮存在对模型有影响,但可以进行光谱优化减小影响。本研究结果表明基于近红外光谱技术联合连续投影算法的漫反射无损检测火龙果有效酸度含量具有可行性。     

ARIMA预测和指数平滑法在辽宁省食品安全抽检合格率预测中的应用

目的：分析ARIMA预测和指数平滑法在辽宁省食品安全抽检合格率预测中的可行性,并比较两种模型的预测效果。方法：对辽宁省食品安全抽检结果资料进行模型构建,并验证预测结果,以预测结果的绝对误差和相对误差作为评价指标。结果：ARIMA模型公式为y~((t))=-0.000+0.295y~((t-1))+0.046y~((t-2))-1.000ε~((t-1)),预测平均相对误差为1.79%,平均绝对误差为0.017;指数平滑法模型公式为y~((t+1))=0.2Y~((t))+0.8y~((t)),预测平均相对误差为1.38%,平均绝对误差为0.013。结论：两种模型均可被用于食品抽检合格率预测,其中指数平滑法预测效果更好。     

薄板烘丝机出口含水率稳定性控制方法研究

【目的】解决薄板烘丝机出口含水率控制精度较低、波动较大问题。【方法】采用滑窗法监测入口含水率的整体性波动并进行相应的准确控制,采用指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average,EWMA）法对出口含水率的波动及时调整,建立前馈和反馈相结合的出口含水率整合控制模型,并采用自学习算法对模型进行自动优化和修正。【结果】控制方法改进后,出口含水率控制精度显著提高,过程偏移量、标准差和极差分别降低50.0%、37.5%和14.3%,过程能力指数提高57.1%。【结论】基于滑窗预测和EWMA调整的薄板烘丝出口含水率稳定性控制方法能有效提升该工序的质量控制能力。     

基于PP-PicoDet的半自动标注烟丝异物检测研究

【目的】应用半自动标注技术和轻量级目标检测模型,实现烟丝异物实时检测模型的快速开发和落地应用。【方法】在少量标注的样本上使用picodet-s-320训练基础模型,基于该模型生成对剩余数据样本的预测标注,人工矫正预测标注结果I后,.使用picodet-l-640训练基于全量数据的最终应用模型。【结果】数据标注效率提升223%,迭代周期缩短到1d,训练模型m APoU=o5达到1.000,测试集上漏检率为0%、误检率0.3%,部署模型推理速度提高291%,试运行期间无漏检,多检误报控制在0.23次/批。【结论】采用基于PP-PicoDet的半自动标注技术,大幅缩短算法的开发和迭代周期,模型的预测速度、精度、通用性好,可实现制丝工序烟丝异物的实时检测处置。     

雪茄烟叶晾制过程中形态与水分含量的协同变化研究

【目的】为探究雪茄烟叶晾制过程中形态参数、水分含量的变化及其关系。【方法】以德雪3号品种中部叶为试验材料,对晾制过程中6个时期进行取样,测定其形态参数和水分含量,并对其进行回归分析。【结果】（1）随着晾制进程的推进,烟叶的叶片收缩率、卷曲度及厚度收缩率均不断提高,总水含量及自由水含量呈下降趋势,束缚水含量则呈先升高后下降的变化趋势。（2）可根据所筛选出的形态参数与整叶含水率所拟合的方程,结合晾制各时期整叶含水率的适宜范围,确定晾制过程中形态参数的适宜范围,有效调控晾制环境。（3）在变黄期,烟叶的纵向收缩率、纵向卷曲度及叶片厚度收缩率应分别控制在4.7%～8.6%、2.6%～3.4%、20.4%～48.8%范围内,在变褐期则应依次为8.6%～9.5%、3.4%～3.5%、48.8%～61.1%,而在定色期应依次为9.5%～10.7%、3.5%～3.8%、61.1%～63.1%。【结论】在晾制过程中可根据烟叶的纵向收缩率、横向收缩率或叶片厚度收缩率的大小来判断烟叶水分含量,从而实现雪茄烟叶晾制技术的精准调控。     

不同水分胁迫程度下烤烟叶片钾含量的光谱响应

  目的  精准、快速、无损监测烤烟叶片钾素营养水平。  方法  设计不同程度的干旱和渍水胁迫试验,以K326、中烟100为供试品种,探索不同水分胁迫程度下烤烟叶片钾含量与光谱信息的变化规律,筛选烟叶钾含量的敏感光谱特征变量及光谱参数,构建烟叶钾含量预测模型。  结果  （1）随水分胁迫程度的加重,在近红外光区,烤烟叶片钾含量和叶片光谱反射率的值在伸根期均表现为升高趋势,在旺长期与成熟期表现为降低趋势。（2）以利用本文筛选出的8个最佳敏感光谱指数（mSR705、SDr、DVI、MSAVI2、λg、Dr、NDSI（2275,1875）、RDVI）构建的BP神经网络模型效果最好,模型决定系数R2=0.9336,RMSE（均方根误差）为0.1348。  结论  可利用光谱参数构建烤烟钾含量BP神经网络模型,模型稳定、精度较好。可为实时精准监测烤烟叶片钾含量,及时了解土壤水分环境提供技术支撑。      

基于分段预测前馈与EWMA反馈整合的松散回潮加水控制系统

  目的  为解决松散回潮工序出口含水率控制精度低,质量波动大等问题。  方法  根据入口含水率的变化采用分段预测的方法对加水阀门进行前馈控制,根据出口含水率实际值与目标值的偏差采用指数加权移动平均法（Exponentially Weighted Moving Average,EWMA）进行反馈控制,建立前馈和反馈整合的加水控制模型,并采用自学习算法对模型进行自动优化设计。  结果  改进后出口含水率控制精度和质量稳定性显著提高,均值与目标值的偏差和过程标准差分别减少62.8%和16.1%,过程能力指数提高31%。  结论  该方法有效提高了该生产过程的质量控制水平。      

烟叶真空回潮的建模与控制

  背景和目的  稳定的真空回潮出口水分是卷烟质量的关键,然而由于回潮机内烟包水分和温度不可测,出口水分随来料、蒸汽和环境变化而改变。因此本文构建了烟叶真空回潮的建模与控制系统,以期稳定出口烟叶水分。  方法  研制了真空回潮实验机,首先,增加测点、获得输入输出数据,专利技术处理采样数据和稳态数据,构建出真空回潮的稳态模型和动态模型,观测到机内压力、温度、烟包水分和温度等状态量,试验表明观测误差可接受;其次,针对时变、非线性、大时延、多入多出的受控对象,按人工智能算法由数字仿真训练回潮时间约束条件下水分最大化的参考模型,由全状态反馈的积分控制,让被控对象按参考模型工作。  结果  试验数据表明:1）该系统能够提高回潮能力,在包心不超过70℃的条件下增加水分由2%提高到6%;2）该系统可以稳定出口水分,不受蒸汽、喷水、烟包和环境剧烈变化的影响,并且,回潮水分可预先设定。  结论  本文建立的烟叶真空回潮的建模与控制系统可以实现真空回潮的可观、可控且指标精准。      

基于图像处理的烟叶烘烤阶段判别模型优选

[背景和目的]烟叶烘烤阶段的自动判别是建立智能化烟叶烘烤系统的重要环节.为实现烘烤阶段的精确识别和操控,提升烟叶烘烤的精准度.[方法]提取烘烤过程中整夹烟叶图像的11种颜色特征和8种纹理特征,分别对颜色特征和纹理特征进行变量聚类分析,以10为距离,将提取的颜色特征和纹理特征各分为2类.利用相关性分析筛选出每类特征中与烘...     

基于LSTM网络的粮食干燥机水分预测与优化

粮食干燥机的出机粮食水分预测有助于实现干燥机的智能化控制,从而可以减少干燥过程中的粮食损耗,对于粮食产后干燥环节有着重大意义。通过机器学习的方式进行预测,可以规避传统数学模型所存在的一系列缺陷。本文根据连续式谷物干燥机所提取的数据特征,提出了一种基于优化长短期记忆神经网络（LSTM）的稻谷出机水分预测模型。试验结果表明,出机水分与Min、To2、To3、Td1、Td2、Td3具有十分明显的相关性,通过设定不同的网络参数,确立了批尺寸50,学习率0.001,迭代次数50,时间步长50,神经元数100*100时效果最佳,此外还发现增加训练数据量,可以有效提高LSTM网络预测性能。将本研究建立的LSTM模型与BP、ELMAN、NARX等算法以及普通LSTM网络（无dropout,单隐藏层）进行比较。结果发现,相较于其他网络模型,本文所采用的LSTM模型可以更好的预测稻谷出机水分,其平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）分别为0.12%、0.20%和0.94。本研究所采用的优化LSTM模型具有较高预测精度,稳定性以及泛化性,可以为粮食干燥机的水分预测控制提供参考。     

基于时空数据特征的寄递涉烟犯罪分析方法

【目的】使用大数据和人工智能技术研究基于寄递大数据的“互联网+寄递”新型涉烟犯罪分析方法。【方法】使用中文分词技术对寄递大数据进行预处理。提出了“寄递时空模式”新概念并计算其时域和频域统计量作为时空特征。使用特征选择和降维方法计算时空特征集合中的优选特征,并比较不同分类器算法结合优选特征构建的涉烟犯罪分析模型的性能。【结果】（1）提出的时空特征具有区分涉烟和不涉烟寄递数据的能力。随机森林和GBDT分类器整体性能最好,在准确率、阳性和阴性预测值等指标上均达到0.94以上。（2）基于优选特征建立的分析模型可以取得和初始特征模型接近的预测结果,优选特征数据储存量仅为原始特征数据的40%。（3）CFS特征选择方法选出的优选特征对涉烟预测模型结果的可解释性提供了依据。（4）初步实验表明本文方法可满足寄递涉烟分析的实时性要求。【结论】基于“寄递时空模式”计算的时空特征结合分类器可区分涉烟和不涉烟寄递数据。     

武陵山区旱地烟田土壤水分的时空分布特征

[目的]探讨武陵山区旱地烟田土壤水分的时空分布特征,为烟田抗旱栽培技术研究提供理论支撑.[方法]2018年5-9月,利用等值线图、时间稳定性分析和相关性分析等方法开展研究.[结果]1)垄体表层土壤水分含量较低,等值线破碎化程度较弱;而底层土壤水分含量较高,等值线破碎化程度较强.与垄体土壤相比,垄沟各层土壤均具有较高的水...