固定通信台站装备保障人员需求预测研究

固定通信台站维修保障人员是装备保障的主体。将固定通信台站保障任务分为通信值勤、预防性维修保障及修复性维修保障任务三类,分析三类保障任务特点,确定保障人员需求预测方法。分析值勤人员动态特点,计算值勤人员需求期望向量;分析预防性维修任务量和维修时间,建立预防性维修人员需求量的周期模型;通过积分法分析修复性保障任务的任务量,估计修复性维修人员的需求量。     

一种简单的短时辐照度预测研究

准确的辐照度预测是光伏发电系统预测输出功率的关键,而辐照度受纬度、天气类型、海拔等因素的影响巨大,不同地区差异较大。目前对辐照度的短时预测研究中复杂的气象数据获取难度大,因此提出了一种利用便于获取气象数据进行辐照度短时预测的简单方法。根据武汉市特有的地理位置特点,将天气类型分为四类,将环境监测仪实时测量的温度、辐照度数据及不同时刻的太阳高度角作为网络的输入,用多变量BP神经网络模型对05:00到20:00时的每小时辐照度进行短期预测。将得到的预测结果与仅用历史辐照度数据作为输入得到的预测结果进行对比,该模型准确性有很大的提高。最终以持续性方法为基准得出预测技能。结果显示该模型在A、B类天气时预测技能均在0.75以上,大部分分布在0.80~0.85,表明该模型在仅利用便于获取的气象信息的基础上能够较准确地对短时辐照度进行预测。     

中尺度模式数值预报中初值的比较

本文利用Anthes-Warwer中尺度十层湿模式讨论了初始资料垂直分辨率的不同对次天气尺度和中尺度预报的影响对比试验结果表明,两组初值都能定性地把次天气尺度和中尺度过程的主要特点预报出来,都能揭示低层950毫巴正涡度中心与暴雨中心中对应关系以及两区上空、边界层顶附近湿暖盖的存在,但增加特性层温、湿和测风资料后,在降水量和暴雨中心位置的预报上更接近于实况 上述资料的增加使得与降水量和暴雨中心有直接关系的初始低层风场和水汽辐合场有了较大改进.     

滑坡预报模型的质量检验研究

 
滑坡预报模型主要用来预报滑坡发生的时间,但是如何检验效果是滑坡预报者和决策者面临的一个重要课题。本文通过提出滑坡拟合效果指标（包括后验差指标、模型拟合效率指数和均方根误差）和试预报效果指标（包括试报效果指标和相关系数指标）,初步建立了滑坡的预报质量检验模型。依据建立的检验模型,针对链子崖危岩体监测资料分别采用灰色GM（1, 1）数学模型、三次指数平滑模型和时间序列模型进行预报。预报结果表明：三种模型中,综合指标GM（1, 1）数值最高,建议该滑坡采用GM（1, 1）进行预报。通过模型的综合分析评判,不仅分析了模拟效果,而且直接比较了模型间的拟合效果,并为建立模拟效果好的模型提供了充分的依据,从而表明滑坡预报质量检验模型是一种有效、实用的方法。


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基于局部核函数与全局核函数支持向量回归优化小样本QSAR建模

为提高小样本定量构效关系(QSAR)预测精度,基于支持向量机全局核函数与局部核函数提出了一种新的建模方法:先依不同核函数筛选描述符,再依保留描述符构建支持向量机回归(SVR)子模型.子模型预测活性值与实验值组成混合样本.以均方误差(MSE)最小为原则,对混合样本再次基于SVR实施核函数寻优与子模型筛选,基于最优核函数和保留子模型以留一法完成预测.对2个小样本体系的QSAR研究表明,该方法兼具局部核函数和全局核函数的优点,既有较强的学习能力,又有较好的推广能力,预测精度高,稳定性好.     

A Variational Bayesian Deep Network with Data Self-Screening Layer for Massive Time-Series Data Forecasting

Compared with mechanism-based modeling methods, data-driven modeling based on big data has become a popular research field in recent years because of its applicability. However, it is not always better to have more data when building a forecasting model in practical areas. Due to the noise and conflict, redundancy, and inconsistency of big time-series data, the forecasting accuracy may reduce on the contrary. This paper proposes a deep network by selecting and understanding data to improve performance. Firstly, a data self-screening layer (DSSL) with a maximal information distance coefficient (MIDC) is designed to filter input data with high correlation and low redundancy; then, a variational Bayesian gated recurrent unit (VBGRU) is used to improve the anti-noise ability and robustness of the model. Beijing’s air quality and meteorological data are conducted in a verification experiment of 24 h PM2.5 concentration forecasting, proving that the proposed model is superior to other models in accuracy.     

模糊决策分析在电子政务中的应用

电子政务系统中,信息量庞大.主要讨论了模糊决策分析理论在电子政务中的应用.分析了在实际应用过程中,不同参数的取值,对数据产生怎样的影响,以及如何对人才的取舍作出决策.     

基于灰色马尔可夫模型的物流配送需求量预测研究

研究可以较准确地预测物流配送需求量的数学模型,以服务于政府及企业的物流规划及其决策.将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM模型预测.     

挤土桩对饱和软土变形的影响

通过对某一实际饱和软土工程场地的现场测量,得到场地在打入挤土桩前后标高的变化值,利用非线性回归等数理统计方法,拟合得到了场地标高随检测点与基准线之间水平距离的相关关系,对以后类似场地在沉入挤土桩过程中地表隆起的预测提供了相关依据.     

基于VAR—GM(1.1)—SVR模型的房地产价格预测研究

为提高房地产价格预测精度,克服传统统计数据真实性低、时效性差的缺点,本文以网络搜索数据为基础,首先通过斯皮尔曼相关分析和时差相关分析筛选出与房地产价格具有高度相关性的先行关键词,并利用向量自回归模型(VAR)和GM(1.1)模型分别预测房地产价格;然后构建基于向量自回归模型和GM(1.1)模型的VAR—GM(1.1)—SVR模型将以上两个模型的预测结果进行预测融合,并以西安市数据为例进行验证,得出均方误差(MSE)和标准平均方差(NMSE)分别为0.97和0.03,优于单一模型预测效果.