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焦炭是焦化企业生产的重要工业原料之一,准确地预测其未来价格趋势对焦化企业制定排产计划具有重要意义。极限学习机(ELM)泛化能力强,计算速度快,适合作为焦炭价格预测的模型,但ELM的预测性能受模型关键参数影响较大,故需对其参数进行优化。基于此,文中提出了基于双精英进化樽海鞘群算法的ELM焦炭价格预测方法。首先,采用Logistic混沌映射、改进的收敛因子、自适应惯性权重和双精英进化机制来改进樽海鞘群算法,提出了双精英进化樽海鞘群算法(MDSSA),提高算法的搜索能力;其次,运用MDSSA优化ELM的连接权值与阈值,找到ELM的最优参数组合,构建MDSSA-ELM焦炭价格预测模型;最后,在8个基准测试函数上测试MDSSA的收敛性能,在实际焦炭价格数据集上对MDSSA-ELM模型的预测性能进行实验,实验结果表明,MDSSA-ELM相比其他方法预测能力更优,MDSSA相比其他群智能算法搜索能力更强,为焦化企业实现焦炭智慧排产提供了有效的预测工具。 相似文献
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空间位置数据分布通常具有不均匀性,不同位置区域的密度差异较大,在本地差分隐私模型中无法直接获取用户真实的位置数据,使得空间位置划分方法受到限制以及数据发布存在查询精度低、通信代价大等问题。为在本地差分隐私模型下的大规模空间数据采集和发布过程中进行空间划分,提出一种空间数据分层自适应划分算法KDG-HT。通过收集部分用户的数据来初步获取区域的分布情况,采用KD-树的思想划分区域,并利用抽样技术对用户进行分组,根据分组用户统计结果所提供的先验知识来完成多层细粒度划分。在此基础上,结合差分隐私模型的并行组合特性分层扰动用户数据,从总体上实现发布数据的ε-差分隐私保护。实验结果表明,KDG-HT算法适用于具有不同数据分布情况的大规模空间数据集,查询精度及运行效率优于RAPPOR、UG、GT-R等算法,其中与GT-R算法相比,KDG-HT算法发布数据的查询精度最高提升3倍,运行效率提高17%。 相似文献
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视频压缩码流在信道传输时,由于受到信道稳定性的影响,容易发生数据包的损坏或者丢失。为了对抗信道差错,必须采取适当的技术措施。目前,错误隐藏技术已成为易发生差错信道下视频编码的重要组成部分。本文提出了一种新的基于边缘检测的空域错误隐藏方法。实验表明,在具有边缘的区域,该方法能够使图像恢复得较好,其PSNR比传
传统内插方法提高了大约4~5dB。 相似文献
传统内插方法提高了大约4~5dB。 相似文献
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针对生活中专车类空间众包用户存在偏好和延时等待的实际情况,提出一种基于用户满意效用的空间众包任务分配方法 IGSO-SSCTA。首先,定义了由用户偏好效用、延时等待效用和任务完成期望组成的用户满意效用;其次,构建了基于用户满意效用的空间众包任务分配(SSCTA)模型;接着,通过离散编码、反向学习协同初始化、四种改进移动策略、自适应选择和不可行解处理,提出一种适用该模型的改进离散萤火虫群优化(IGSO)算法;最后,利用IGSO算法对前述模型进行求解。不同规模数据集上的实验结果表明,所提方法和考虑时间最小化分配、考虑路程最小化分配、随机分配三种策略相比,用户满意效用分别提高了提升了9.64%、11.77%、15.70%;所提算法与贪婪算法和其他改进萤火虫算法相比,也有更好的稳定性和收敛性。 相似文献
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应用溶胶凝胶法,以氯化锰和钛酸丁酯为原料制备了前躯体,前躯体在500℃、焙烧3小时条件下制备了不同浓度掺杂锰的TiO2纳米粉体。采用XRD、SEM、EDS、UV-VIS等分析手段对样品的物相、形貌、成分和吸光性能进行了表征,并且以亚甲基蓝溶液为模拟污染物在阳光下进行了光催化实验。结果表明,样品主要为锐钛矿相二氧化钛及少量的金红石型二氧化钛;样品呈颗粒状,有一定程度的团聚;锰掺杂样品的吸收光谱红移至440nm;光催化实验表明锰掺杂可以改善TiO在可见光波段的光催化性能。 相似文献
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柱面弧形油楔推力滑动轴承是一种能够实现双向动载润滑的推力轴承。文中利用Workbench的CFX模块,对柱面弧形油楔推力滑动轴承在动压润滑条件下的油膜特性进行仿真分析。并研究了不同转速和不同黏度对油膜压力的影响,结果表明,转速越高,油膜黏度越大,柱面弧形油楔推力滑动轴承的动压承载能力就越高。 相似文献
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