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991.
张鹏达 《自动化技术与应用》2014,(1):9-11,19
本研究以监测所获得的数据为基础,运用BP神经网络算法原理,建立了城市环境空气质量预测模型,并对该模型的泛化能力进行了误差评价.结果表明:通过BP神经网络建立的空气质量预测模型具有较高的预测精度,预测结果的相对误差均在5%以内,能够很好地满足实际应用的需求.更重要的是,所建立的预测模型无需了解空气质量变化的内部机制,比传统的基于复杂数学模型的预测方法更为便捷,为环境保护部门可以提供更加可靠的决策依据. 相似文献
992.
为了获得一套完整、快速、高效的测试手段和力法,通过对天线方向图测试原理的分析,在微波暗室和测量设备的基础上,基于PNA矢量网络分析仪的测量特性,设计测试力案,使用VC++开发出一套天线力向图测试软件,实现了天线的自动化测试.测试数据符合天线测量要求,在实际应用中为天线方向图自动化测试提供了支撑和帮助. 相似文献
993.
994.
995.
996.
针对目前FC-AE-ASM(fibre channel avionic environment anonymous subscriber messaging)网络可靠性计算问题, 以网络任务模型为基础, 提出了FC-AE-ASM网络的模糊可靠性模型。该模型主要分析了FC-AE-ASM网络的三种基本拓扑, 得出了这三种结构的模糊可靠性表达式。同时, 结合串并联的推导方法, 推导出了FC-AE-ASM冗余网络的模糊可靠性计算式。对实例的计算结果表明, FC-AE-ASM网络模糊可靠性的改善取决于关键因素, 并且基本路径冗余网络在自身网络可靠性较高时与全网冗余网络性能基本相同。 相似文献
997.
998.
999.
1000.
GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
现有的诸多网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题。针对此类问题, 研究了一种通过GAFSA(全局人工鱼群算法)优化SVR模型的网络流量预测方法。GAFSA是一种群智能优化算法, 寻优效果显著。采用GAFSA对SVR预测模型进行参数寻优, 可以得到使预测效果最佳的训练参数; 使用这组最优参数训练SVR, 建立网络流量预测模型, 可以很好地改善基于其他智能优化算法改进的SVR网络流量预测模型多次预测结果相差较大的问题, 使预测结果趋于稳定, 同时也可以提高预测精准度。仿真结果表明, GAFSA-SVR网络流量预测模型与其他模型相比, 预测结果基本稳定, 精准度提高到89%以上, 对于指导网络控制行为、分析网络安全态势有重要意义。 相似文献