基于变量优化和IWOA-LSTM的锅炉系统水冷壁温度预测

为进一步提高锅炉系统水冷壁温度的预测精度,提出一种基于变量优化和改进鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络的水冷壁温度预测模型。首先,通过互信息算法(MI)进行变量选择,消除初始数据中的冗余变量;其次,使用经验模态分解算法(EMD)对变量选择后的数据进行特征分解,在提取变量有效特征信息的同时降低噪音干扰;最后,使用由非线性递减因子和自适应权值改进后的鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)确定长短期记忆神经网络(LSTM)的超参数,得到一种新型锅炉系统水冷壁温度预测模型(MI EMD IWOA LSTM)。实验结果表明,相比传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型,MI EMD IWOA LSTM模型的均方根误差(RMSE=0.306 8)和平均绝对百分比误差(MAPE=0.054 6)最低,能够实现对锅炉系统水冷壁工质温度的精准预测。     

一种基于含糊同义词的查询扩展方法

随着互联网的发展,人们接触到的信息量越来越大。为了使用户能快速找到所需要的信息,提高传统检索系统的查准率变得很重要。查询扩展方法能在一定程度上提高查准率。以初始查询语句为基础,提出一种基于《同义词词林》和《知网》的同义词扩展模糊查询方法。     

基于物联网的大数据信息实时交换策略研究

详细论述了物联实时信息的交换方式,并分析了交换过程中出现的问题;提出了临时表技术、内存映射文件方法、文件缓冲策略等物联实时信息交换的改进策略。