Optimal combination forecasts for hierarchical time series

In many applications, there are multiple time series that are hierarchically organized and can be aggregated at several different levels in groups based on products, geography or some other features. We call these “hierarchical time series”. They are commonly forecast using either a “bottom-up” or a “top-down” method.In this paper we propose a new approach to hierarchical forecasting which provides optimal forecasts that are better than forecasts produced by either a top-down or a bottom-up approach. Our method is based on independently forecasting all series at all levels of the hierarchy and then using a regression model to optimally combine and reconcile these forecasts. The resulting revised forecasts add up appropriately across the hierarchy, are unbiased and have minimum variance amongst all combination forecasts under some simple assumptions.We show in a simulation study that our method performs well compared to the top-down approach and the bottom-up method. We demonstrate our proposed method by forecasting Australian tourism demand where the data are disaggregated by purpose of travel and geographical region.     

A factor combination approach to developing style guides for mobile phone user interface

This paper proposes a systematic approach to developing comprehensive guidelines for mobile phone user interface, and presents a case study to validate the approach. The approach applies a systematic combination of three critical factors: general usability principles, UI components and guideline properties to developing guidelines. In the case study, this factor combination approach was very effective in collecting experts’ ideas, creating guidelines and editing them. The resulting style guide can provide comprehensive and useful guidelines for designing mobile phone UI.

Relevance to Industry

UI designers can use the results of the study as a practical method to develop style guides for mobile phone UIs. The approach taken in the study will also be helpful in managing complex guideline information systematically.     

基于计算机视觉的高精度图像拼接

图像拼接是大幅面图像测量过程中非常重要的一个环节,其拼接精度的高低直接影响测量结果的精度。介绍了视觉检测系统的基本组成和原理,并重点阐述了基于计算机视觉的高精度大幅度图像拼接。     

改进Elman网络的污水处理过程建模

污水处理过程具有多变量、非线性、大滞后和强耦合的特点,建立精确的数学模型十分困难,为了精确的描述污水处理过程,本文将1种改进型的递归神经网络应用在污水处理过程建模中,建立了污水处理过程关键水质参数的智能模型。Elman网络作为1种动态神经网络,网络的动态特性可以很好的反映系统的内部动力学特征,但是标准的Elman网络只对隐含层的输出进行了反馈,并且只反馈给了隐含层的输入,反馈信息较少。针对此问题,本文提出1种改进型的Elman网络(OAF Elman网络),增加了输出层的反馈信息,将反馈信息既传给隐含层输入又传给输出层的输入,同时将隐含层的反馈也作为输入层的输入,使网络的输出包含更多的输入信息,能够更好的反映系统的时变、非线性等特征。采集污水处理厂生化反应过程实际运行数据,取对COD影响较大的MLVSS、进水COD、pH值、氨氮4个种指标作为递归神经网络模型的输入,对污水出水的关键水质参数COD进行建模,网络的训练误差达到0.011,测试误差达到0.4875。实验结果表明:与传统的Elman网络和其他几种改进型的Elman网络相比,本文提出的OAF Elman网络具有更丰富的动力学特性,建立的污水处理模型达到...     

TETRA无线网络在地铁应用方面的规划方法研究

本文基于TETRA制式的特点和在我国城市轨道交通的应用情况,提出了重庆地铁一号线TETRA系统无线覆盖规划方法,对信道数、用户容量和区间切换等技术指标进行了分析,并对无线链路指标和组网结构进行了设计。     

无线Mesh网中可靠SIP呼叫连接的选路技术

在无线Mesh网中布设基于SIP的应用,是在缺少通信基础设施的地区实现多媒体应急通信的有效方式,但是易失效的无线链路会降低通信的可靠度。研究了如何在无线Mesh网中向SIP服务器高效地转发SIP呼叫请求消息。提出了一点对多点中任意一点的可靠度度量模型,用于描述实时、有限尝试次数的呼叫连接通信的可靠性;基于呼叫成功率、呼叫连接速度这两个优化目标提出了一种路集选择方法,并展开了对这种方法的通信可靠度上下界的分析和比较;最后通过仿真实验验证了此路集选择方法的有效性和优越性。     

用基于RBAC的方法集成遗产系统的访问控制策略

访问控制是软件系统的重要安全机制,其目的在于确保系统资源的安全访问。针对多数遗产系统的访问控制不是基于角色的且其实现形式多样,提出了一种基于RRAC的访问控制策略集成方法。该方法将遗产系统中的权限映射为集成系统中的任务,能够在任务树和策略转换规则的基础上使用统一的形式重组访问控制策略。此外,该方法给出了一组用于实现后续授权操作的管理规则。案例分析表明,提出的方法是可行的,能够有效地集成遗产系统的访问控制策略,并将RRAC引入遗产系统的访问控制。     

Windows NT设备驱动程序设计

介绍了Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ,Ｗｉｎｄｏｗｓ核心驱动程序的一般体系结构及Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ驱动程序的设计方法,实现了ＩＳＡ接口数据采集卡从Ｗｉｎｄｏｗｓ９５平台到Ｗｉｎ－ｄｏｗｓ ＮＴ平台的转移。     

广义p -中位模型的遗传算法

针对制造业成组技术中采用的广义ｐ－中位模型,设计了适当的遗传算法。实验结果表明,该算法能在较短时间内给出这类ＮＰ完备问题的满意解。