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物流需求预测在制定发展规模、资源整合、政策法规拟定中起着至关重要的作用。为提高预测性能,提出一种基于复合核模的预测模型。利用全局核函数与局部核函数分别训练参训样本,根据训练结果动态提取复合核模底层函数,将底层核函数进行非线性组合;利用该复合核模对训练样本进行在线解析,并对测试样本进行预测检验。利用我国运输物流流量物流统计数据进行案例分析,实验结果表明,基于复合核模的预测模型能从数据源头增强样本的解析性能与非线性学习能力,并能提高预测模型的预测精度,增强泛化性能。 相似文献
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分布式监测系统广泛应用于检测对象分散的大型工程项目,而信息系统是其中重要的组成部分.本文将信息系统分为内部信息系统和外部信息系统,内部信息系统负责数据汇集及管理,为数据库服务器系统架构设计,外部信息系统则利用原始监测数据,计算监测目标并将其呈现给用户.在内部信息系统中通过协调服务器实现现场服务器和数据服务器的有效联接,按照通用分布式监测系统功能将外部信息系统分为7个层次,针对不同监测系统构建其中具体功能模块及其关系.最后,基于该架构体系提出了分布式地铁隧道沉降监测信息系统模型,该系统也可广泛应用于其他分布式监测系统. 相似文献
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分析地铁隧道沉降变形自动监测系统现场调试需求,根据系统结构及工作原理,设计了一种基于嵌入式Linux平台、B/S模式的调试方案,用于设置系统初始化参数和调节图像传感器。该方案在linux平台上构建嵌入式web服务器Apache httpd,按照V4L2规范采集监测摄像头的图像并压缩,经httpd推送至浏览器不断刷新显示,形成视频效果。用户通过网页设置系统初始化参数、观察摄像头视频,以调节摄像头的安装角度、光圈及曝光度等,获得监测目标的理想拍摄位置和图像输出,完成系统现场安装调试。 相似文献
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针对粒子群算法易早熟且在算法后期易在全局最优解附近产生振荡现象,提出一种自适应调整惯性权重的优化粒子群算法。该算法引入双曲线正切函数的非线性变化思想,使惯性权重随着迭代次数的增加产生自适应调整,有利于增强粒子搜索能力及收敛速度,不易陷入局部极值点。将该算法应用于基于支持向量机的隧道变形预测模型中,对预测模型的超参数进行优化,并利用稳态与非稳态两组实测工况数据对组合算法进行工程测试,结果表明采用SaωPSO+SVM算法可有效提高预测模型的计算精度,增强其鲁棒性,有助于隧道变形的工程建模。 相似文献
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汽车产量预测对把握市场趋势,调整产业结构与生产规模起到至关重要的作用。为提高预测性能,提出一种基于复杂内核的预测模型。利用局部与全局单一内核分别学习训练样本,依据训练结果动态提取复杂内核基础函数,对其权重系数进行参数寻优;利用该复杂内核解析参训样本,并对测试样本进行预测检验。利用我国汽车产量统计数据进行案例分析,实验结果表明,基于复杂内核的预测模型能从学习源头提高样本的解析性能与非线性描述能力,并能提高模型的预测精度,增强其泛化性能与外延能力。 相似文献
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