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随着工业互联网经济的发展,需求的不确定性日益增大,为提高需求预测的准确性,提出一个考虑边信息的多层贝叶斯需求预测模型(DFSI)。DFSI模型通过构造隐层的网络结构以实现对客户需求更加精确的刻画,该隐层结构主要包含两组参数:一组用于描述客户需求在时间上固有的连续性特征,另一组则用于融合相关的边信息特征。进一步,以贝叶斯推断为理论基础,以最大化后验概率为目标,推导出了DFSI的优化目标,并基于梯度下降方法设计了相应的求解算法。使用京东商城及某制造企业的真实销售数据对提出的模型进行了检验。结果显示,与常用的需求预测模型相比,DFSI能获得更好的预测结果。 相似文献
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The commercial FEM software ANSYS was used to analyze the failure characteristics of overburden strata under the conditions of different lengths of mining faces. It was shown that the parameters of mining faces, especially the length was the important factor to the failure heights and shapes of overburden strata. Fuzzy mathematics and statistical methods were used to analyze the forecasting method of the failure height of overburden strata influenced by the parameters of mining face based on the measured data under the conditions of fully-mechanized mining of general hardness cover rocks. On the basis of these analyses, a new forecasting formula was gotten. The forecasting result conforms to the in situ measured value. The result has a very important application value in safe and high-efficient mining, and has a very important advancing function to theoretical studies. 相似文献
43.
公立医院财务预算信息化管理系统存在运行故障高,若不能准确划分数据类型,会导致系统出现运行故
障,影响财务预算信息化管理效果。为此,提出基于主元分析法(principal component analysis,PCA)的公立医院财
务预算信息化管理系统设计。设计公立医院财务预算信息化管理系统整体框架,分析财务预算信息化管理系统各项
模块性能;通过PCA 对财务数据进行分析,完成系统数据库设计,结合硬件模块具体功能设计软件程序实现流程;
将设计的硬件与软件整合,完成公立医院财务预算信息化管理系统的设计。实验结果证明:通过所提方法设计的预
算管理系统,在预算信息化管理时系统运行效果好。 相似文献
44.
针对短期负荷预测支持向量机(SVM)方法的局部逼近能力和泛化能力进行研究,将多分辨率支持向量机(M-SVM)用于短期负荷预测中节点负荷预测曲线的回归估计。该理论在保持曲线总体逼近能力的同时提高了局部区域的逼近能力。文中根据短期负荷预测的具体特点,设计了负荷预测数学模型,采用96条回归曲线进行日负荷的曲线预测,并在该模型的基础上采用实际数据进行验证,分析了这种回归模型的泛化能力。实验结果表明M-SVM模型在预测精度和预测速度方面具有优良的特性。 相似文献
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48.
移动通信话务量作为一种时间序列,具有较强的非线性和随机性,而且易受节假日、旅游等客户行为及天气等其它因素的影响。尤其是话务量长期的发展变化,很难用传统的预测方法进行预测。根据移动通信话务量自身特点,采用复合模型,将话务量分为平稳期趋势分量、平稳期周期分量、节假日话务量,用综合评判的分段一元线性回归及模板匹配算法分别对趋势分量、周期分量和节假日话务进行建模。最后,开发了基于复合模型的智能化预测系统,在广东省某市试运行的结果表明:基于复合模型的预测方法比传统预测方法精度高。 相似文献
49.
50.
介绍了小波分析原理及多尺度分析法。根据月度负荷的增长和波动趋势,利用多尺度分析法将月度负荷序列进行分解,采用灰色理论法和神经网络法对序列进行预测,建立了优化预测模型,该模型优于只考虑单一发展趋势的负荷预测模型。计算结果表明,该方法可以明显提高月度负荷预测的精度。 相似文献