基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

网络时代档案编研工作的特点与趋势分析

网络不仅影响着人们的生活,而且对各行各业产生了极大的影响,档案编研工作也不例外.在概述档案编研工作概况的基础上,从工作效率、工作手段、工作理念、服务方式等方面,比较了传统档案编研工作与网络时代档案编研工作的差异,分析了网络时代档案编研工作的特点及发展趋势,为进一步做好网络时代档案编研工作提供了现实指导.     

基于AHP和DEA的科研项目绩效评价方法研究

科研绩效评价是科研管理工作中一个重要环节,如何通过开展有效的科研绩效评价来促进科学研究的发展,是理论学术界的研究热点,也是科研管理迫切需要解决的现实问题。以人文社科科研项目论文类成果绩效评价为例,提出了基于AHP和DEA的绩效评价方法。通过构建层次化评价指标体系,利用AHP分析方法,获得各指标客观的权重参数;然后综合计算项目的投入产出,利用DEA模型和DEAP软件获得各科研项目绩效的排序,从而完成对科研项目的绩效准确评价。     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程 ,提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术 ,并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程 ,取得了较好的工程效果。     

川东北宣汉-达县地区储层预测技术

川东北宣汉-达县地区以构造圈闭为主要勘探对象,钻探成功率低,为此开展了以储层预测技术为主导的构造-岩性复合圈闭勘探.通过山区地震数据高分辨率采集、处理、储层沉积相研究、储层测井响应特征、储层物性特征及储层层位标定、地震相研究、储层地震预测方法研究,确立了研究区内的三大储层类型及各类储层的研究方法,提出了川东北复杂储层预测以野外地震资料高分辨率采集为基础、多种特殊处理手段相结合,并以沉积相研究为指导的综合性研究思路,为川东北宣汉-达县地区储层预测方法研究提供了指导性意见,为该地区复杂储层勘探的深入与突破打了坚实的基础.     

基于Attention机制的LSTM股价预测模型

针对时间序列分析方法和神经网络对于股价预测具有一定局限性的问题,将基于Attention机制的LSTM模型应用于股价预测;以2014-01-02—2020-09-22日的上证工业指数、上证环保指数等相关数据为样本,在LSTM模型中引入Attention机制,使模型聚焦于重要的股价特征信息,预测股票第二日的最高价;实证研...     

环境微生物实验教学探索与实践——基于应用型人才培养视角

环境微生物学实验是环境专业的必修专业实验课.传统的实验教学模式已经严重阻碍了应用型人才的培养.通过分析环境微生物学实验课程的教学目标、教学内容和教学方法等方面,阐述了改革思路和具体措施.实践证明,改革取得了良好的教学效果,为培养综合素质高的应用型人才提供了有益的实践与探索.     

菊粉珍珠奶茶的研制

将一种功能性食品基料—菊粉,分别添加到珍珠奶茶中,制备新型珍珠奶茶产品;以茶叶与水的比例、浸提温度、一次浸提时间、二次浸提时间进行正交试验,优化茶汁的浸提条件;以珍珠感官评定得分为指标,考察菊粉的添加量、红糖的添加量、淀粉糊化温度、淀粉糊化时间、进行单因素和正交试验选出珍珠的优化配方和制作工艺.     

弓型折流板换热器动态响应神经网络预测

采用ARX动态模型设计了一种用于换热器动态特性辨识及预测的人工神经网络结构模型,基于有限的实验数据将人工神经网络技术应用于以水、油为换热工质的弓型折流板换热器动态特性的预测当中.采用Levenberg-Marquardt算法对网络进行训练和测试,辨识和预测了换热器单侧流量扰动情况下油侧出口温度的响应情况及换热器油侧进口发生温度扰动情况下油侧出口温度响应情况,并与数值计算进行了对比,神经网络的预测结果好于数值计算.分析了神经网络模型的泛化能力.计算结果表明,人工神经网络对于复杂系统的动态辨识及预测是相当成功的,与基于数理模型的数值预测相比,有更好的预测精度,且模型的泛化能力也很强.     

装载机销售量的二次拟合Verhulst直接模型研究

研究了装载机销售量的二次拟合Verhulst GM(1,1)直接模型,该模型不需要累加生成和累减生成,适合于等间距数据建模,也适合于非等间距建模。计算实例表明,该预测模型有更好的适应性和更高的精度,使用方便,值得推广。