基于灰色预测PID的风光互补发电机控制研究

为了能够提高风光互补发电机控制的效果,深入地研究了灰色预测PID在风光互补发电机控制中的应用.构造了风光互补发电机的数学模型;剖析了灰色预测的基本原理.针对风光互补发电机控制的实际情况,将灰色预测PID技术引入到风光互补发电机的控制中,提出了风光互补发电机灰色预测PID控制系统,并且提出了相应的算法流程;分别利用灰色预测PID控制技术、模糊PID控制技术和传统PID控制技术对风光互补发电机进行控制仿真研究,仿真结果表明灰色预测PID技术可以获得较好的控制效果.     

基于认知负荷理论的多媒体课件设计研究

多媒体课件的信息加工主要包括信息的选择、组织和整合策略,它直接影响学习者对学习内容的选择、组织和整合。目前高校的多媒体课件比较注重体现多媒体技术形象直观、信息量大、效率高等特点,却往往忽视过量信息加工和学习者认知资源有限之间的矛盾。依据认知负荷理论,合理设计多媒体课件中文字、图片、声音、动画和视频等的呈现方式,可以降低认知负荷,最大限度提高学习者的信息加工水平,以达到提高教学效果的目的,同时对指导当前多媒体辅助教学实践也有重大意义。     

11款杀毒软件横向评测：系统负荷和附加功能也重要

很多用户对杀毒软件都心存疑虑,我们应该信任杀毒软件吗？免费的杀毒软件是否值得信任呢？对于另外一些用户来说,或许这些都不是问题,他们并不怀疑杀毒软件能够帮助他们防御病毒的攻击,但是他们对杀毒软件也同样是又爱又恨,因为运行杀毒软件需要占用不少的系统资源。那么是否有一个足够强大的杀毒软件能够在不产生太多负担的情况下保护系统呢？为了帮助大家找出这些问题的答案,chip对11款不同类型的杀毒软件进行了测试。     

基于灰色马尔科夫链的小排量汽车销量预测研究

近两年来,我国小排量汽车的销量受到政策、价格等各种原因的影响呈现出波动的形势。为了较为准确的对小排量汽车销量进行预测,本文建立了相应的灰色马尔科夫链预测模型。首先通过灰色GM(1,1)模型获得两年来我国小排量汽车销量的基本走势,然后采用灰色马尔科夫链在GM(1,1)模型基础上进行修正,最后得到最终的预测模型。该模型有效整合了GM(1,1)模型处理光滑序列的有效性和灰色马尔科夫链处理随机序列的有效性。通过对2013年10月、11月、12月的销量数据进行测试,该模型具有较高的预测精度。     

工信部:今年4G投资将达1600亿元

<正>对于4G今年的发展态势,工信部电信管理局局长韩夏近日在接受采访时表示,预计今年4G基站数增长将超过50万个,年底4G网络将覆盖全国300多个城市,用户也将超过3000万户。韩夏表示,按照企业初步预测,预计4G今年投资将达到1600亿元,带动国内投资经济发展将超过9000亿元。韩夏认为,相比3G,4G对经济的拉动作用会更加明显。"当时3G牌照发放一年之内,带动直接投资约7500亿元,带动消费约500亿元,拉动国民经济增长约1800亿元。"其实今年     

基于定性与定量分析的联络中心任务量预测法

任务量预测是联络中心人员排班的第一步,如何精确预测联络中心的任务量并相应地安排适当数量的座席人员来处理客户的需求是联络中心管理人员面临的首要问题.提出采用定性分析与定量分析相结合的任务量预测方法.对于给定的任务量数据,首先,采用观察法进行定性的分析区分异常和正常数据,然后,分别选定合适的定量预测方法进行预测.任务量定量预测方法包括趋势拟合、线性回归、移动平均、时间序列分解等预测方法.通过定性分析与定量分析相结合的综合应用方法,给出更准确的联络中心任务量预测方案,帮助管理人员最大程度的减少放弃和被拥堵在队列中的任务数量,设计制定可行性高的座席人员数量及人员排班.     

基于MWSPCA-CBR的智能预警方法研究及其在石化工业中的应用

石油钻井是一项高风险性、耗资巨大的系统工程。为了智能预警石油钻井过程中的异常，缩短非生产时间，降低相关风险，提出一种基于移动窗稀疏主元分析法（MWSPCA）的案例推理（CBR）异常智能预警方法（MWSPCA-CBR）。首先利用MWSPCA算法分析钻井过程中的实时数据，快速定位出异常可能发生的时间，然后使用基于案例推理方法分析异常数据，确定可能的异常类型，并为实时监控专家提供相关异常的处理方法。所提方法应用到石油钻井过程异常预警中，实验结果验证了所提方法的可行性和有效性，为钻井过程降低风险成本提供了新思路。     

基于遗传算法的时间序列预测算法研究

模型参数的估计是时间序列预测研究的重要内容,经典模型参数估计方法对参数估计结果不进行评估和优化,预测精度往往达不到要求。本文提出基于遗传算法进行模型参数估计的方法,该方法具备了群集思想和递推思想的特征,仿真实验表明所提出算法相比传统算法,具有更高的预测精度。     

改进BP神经网络在木构古建筑中的寿命预测

标准的BP神经网络存在训练速度慢、容易陷入极小点、泛化能力低的特点。文中用附加动量项和改进学习速率相结合的方法对标准的BP神经网络进行了改进,并将其应用在木构古建筑的寿命预测中。仿真结果表明,和标准的BP神经网络相比,改进后的BP神经网络提高了泛化能力,能较准确地拟合训练值,避免了在确定计算参数过程中所产生的计算误差。     

黄金促销档期联合预测及规划解决方案

随着零售市场竞争日益加剧,促销已经成为提高购物者品牌关注度,促进整体销售增长的关键市场营销工具。对任何一个消费品品牌以及零售商来说,在中国市场上如何成功获得最大化促销效力至关重要。稳定且高效的供应链保障无疑是支持零供双方决胜促销战场的关键要素之一。