基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

一种基于用户行为特征的精准容量预测方法

随着大流量套餐业务的推广,用户行为随之转变,网络资源的需求也不断升高。因此,文章提出一种基于用户行为特征的精准容量预测方法,提前做好市场容量预判,并结合用户行为特征实现场景化网络解决方案,确保用户感知。     

物联网智能物流车辆监控系统的研究与开发

随着世界经济一体化进程的加快，物流产业正在世界范围内迅速发展，物流业在国民经济中占据了重要的地位，为了提高物流管理水平和效率，降低物流成本，开发了一种物联网智能物流车辆监控系统。该系统能够实现对物流配送作业全过程的可视化监控管理，让物流配送部门可以实时掌握配送作业的进度以及配送过程中人、车、物的状况，从而有效提升物流 配送过程的精细化管理水平，增强对物流配送过程的安全把控。     

简化形式的系统EMC预测分析技术概述

本文探讨了系统级简化形式的电磁兼容性预测分析方法，该方法对于只有几对发-收干扰对的系统EMI的预测分析简洁有效，它避免了大系统间繁复的建模与大量的数据采集及其计算工作，从而对于只考虑其结果的系统间的EMC预测分析提高了效率。     

新标准

GB／T19951-2005《道路车辆 静电放电产生的电骚扰试验方法》；GB4706．11—2004《家用和类似用途电器的安全 快热式热水器的特殊要求》；GB4706．7—2004《家用和类似用途电器的安全 真空吸尘器和吸水式清洁器具的特殊要求》[编者按]     

MIMO系统的约束广义预测控制

讨论了输出终端带不等式约束情形的多输入多输出系统，说明了这些约束可以通过修改输入柔化系数而使其得以满足，在柔化系数的选择范围确定过程中，为了避免矩阵求逆，采用利用已知数据辨识参数的方法来确定柔化系数，从而使得问题简化。降低了计算量且加快了收敛速度。