基于粗糙集和BP神经网络的石化管道外腐蚀程度预测应用

研究管道外腐蚀程度预测问题。传统预测方法有专家评分系统等,而造成管道腐蚀的原因众多,专家对各个因素的偏好不一样,因此这类方法个人主观因素较强,预测的结果不够客观、准确。为了克服个人主观影响,提高预测精度,提出粗糙集理论-BP神经网络预测模型。该预测模型首先利用粗糙集理论消除管道腐蚀影响因素中的冗余因素,然后利用BP神经网络依据处理后的数据进行学习建模,并测试。仿真结果表明了该模型简洁性、快速性和有效性。     

基于司机决策视角的机场出租车运营效率问题研究

针对出租车司机送客到机场后的决策问题,通过构造0-1二值变量,建立决策模型,为司机提供科学的个性化决策方案:排队等待或放空回城,首先给出司机的决策准则:比较在两种选择下相同时间段内出租车司机的净收益大小.再利用多项式曲线拟合法估计机场单日客流量,然后考虑乘坐出租车的乘客比率、"蓄车池"中等待的出租车数量、天气因素等要素...