基于KPCA和数据处理组合方法神经网络的半球谐振陀螺温度建模补偿方法

针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入KPCA并降低特征向量维度.将特征向量代入GMDH神经网络训练,区分训练集和验证集以确定网络权值和网络结构,实现HRG温度漂移的建模与补偿.实验结果表明,单一样本预测时,所提方法预测效果明显好于传统多项式模型;多样本预测时,在4种不同训练样本下,所提方法相比传统多项式模型精度分别提升了48.5%、54.0%、56.3%、68.4%,相比GMDH模型分别提升了3.6%、5.1%、3.8%、8.8%.所提方法能够有效提高HRG在变温工况下的测量精度.

面向转移转化的专利技术组合方法对比研究

[研究目的]基于供需双方转移转化场景,尝试从专利组合相似原理、实际可行性、聚类结果的客观性和稳定性考虑,筛选并对比分析有助于转移转化的专利组合方法。[研究方法]面向转移转化需求,选取三种关联组合:产业层面上的行业应用方向相似、技术层面上的技术引用相似以及研发层面的要素相似,分别基于专利共类、引文耦合以及主题词共现分析来识别。通过对比研究三种方法聚类生成的专利组合包在两年后专利实际转化情况,分析其优势和劣势。[研究结论]专利共类方法识别的产业应用组合包更适合面向研究机构/高校的回顾性专利打包;基于专利引文耦合的技术承接组合包在发生转移转化的预测上非常精准,更适合企业精准性开展技术对接;基于专利主题词共现的研发要素组合包细粒度较高,在发生转移转化的预测上较为精准,也能覆盖大部分的专利,更适合面向企业的前瞻性技术对接和技术问题的解决。三种方法都可以有效地用于识别潜在的合作对象,从各自的视角为技术转移转化提供更多的技术机会选择。

高速公路交通量预测组合方法及应用研究

高速公路交通量预测在城市交通管理和规划中起着至关重要的作用,其准确的交通量预测可以为交通部门提供决策支持,帮助其合理配置资源、优化交通组织,从而提高道路利用率,减少交通拥堵和事故发生率,改善城市交通环境,促进经济社会的可持续发展,可是由于交通系统的复杂性和不确定性,以及交通数据的不完整性和噪声干扰,传统的单一预测模型往往难以满足实际需求,因此本文就高速公路交通量预测组合方法及应用进行阐述,希望能够对广大读者有所帮助。

大跨屋盖结构风致背景响应和共振响应实用组合方法

以随机振动理论为基础,推导了大跨屋盖结构风致背景响应及其模态耦合项、共振响应及其模态耦合项以及背景响应和共振响应耦合项的计算公式,提出了考虑耦合效应的脉动风总响应组合方法;在此基础上,引入耦合效应修正系数,并根据结构动力特性与风荷载特性对提出的脉动风总响应组合公式进行了简化分析,得到了相应的实用组合公式,据此可以实现大跨屋盖结构考虑耦合效应的风致背景响应和共振响应实用高效组合。最后,通过国家体育场屋盖主结构风致背景响应和共振响应组合计算对所提方法的有效性进行了验证。

一种基于角色的分布式动态服务组合方法

服务组合是开放环境中实现跨组织敏捷应用集成的重要技术.许多研究采用集中的服务组合引擎管理组合服务的执行,在系统的可伸缩性、消息传输效率及自治性等方面存在局限.针对集中结构的上述问题,提出一种基于角色的分布式动态服务组合方法,通过划分组合服务的全局流程模型产生各个角色的本地流程模型,从而使得组合服务的控制逻辑及执行负载能够对等地分布到多个结点.讨论了本地流程模型的生成算法及部署与执行机制.模拟实验结果表明,与集中式结构相比,该方法能够更有效地支持大规模并发访问以及大数据量的消息转输,有助于提高组合服务的可伸缩性.

基于截断型D-S的快速证据组合方法

如何解决Dempster组合规则的计算复杂性问题是目前研究的热点。该文从提高决策的准确度出发,对截断型D-S算法进行了改进,提出了一种新的近似计算方法;并通过仿真实验证明了,该方法在提高基于基本概率分配函数的决策的准确度方面要明显优于截断型D-S算法。

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示:SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论:SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。

组合方法在电离层TEC短期预报中的应用

在传统的频谱分析法和灰色模型的基础上提出了一种新的组合方法来预报电离层TEC。首先利用频谱分析法计算的残差建立灰色模型,计算后面历元的残差修正值,然后和频谱分析法的预报结果相加。结果表明:组合方法的预报精度约为0.53 TECU;预报值的RMS约为0.65 TECU;预报精度与经纬度有关,与历史数据长度无关。与现有方法相比,该方法预报精度高、所需的数据少、简单易行。

一种基于遗传算法的数据预处理组合方法

在数据挖掘的众多数据预处理方法中 ,要根据不同的数据背景及特征准确的选用不同的处理方法是非常困难的 .为此 ,提出了一种基于最小二乘法原理和遗传算法的数据预处理组合方法 ,该方法综合了各种算法的估计结果 .实践证明 。

油田开发效果综合评价指标筛选的组合方法

为了适应油田开发工程的发展,改变过去对油田开发效果单一评价及确定评价指标凭经验的状况,需要对油田开发效果进行整体意义上的综合评价。筛选评价指标是进行综合评价的前提。筛选的正确与否,关系到评价结果的可靠性与可信度。在简单分析了筛选方法的利弊后,采用了简化的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合方法。组合筛选方法将定性与定量指标相结合,结合技术、经济、管理等方面指标,从系统论的整体性出发,在影响油田开发效果的因素中优化筛选出具有代表性、独立性,并能反映评价油田开发效果的指标,避免了因量纲、单位、数值量级的不同,而造成的筛选前需进行评价指标一致化与无因次化处理,降低了计算量,提高了工作效率,简单便捷。从筛选评价指标组合法的两种计算方式的结果看是可行的。

组合方法筛选新型发光材料

结合作者课题组开展的工作,简要介绍了组合方法在发光材料研究中的应用。包括:适用于发光材料库合成的组合溶液喷射和原位掩模薄膜顺序沉积技术;应用于发光材料库高通量筛选的照相术、组合扫描光谱和组合真空紫外发光表征系统。列举了组合方法在稀土聚合物敏化发光材料、真空紫外发光材料和长余辉发光材料等研究中的应用。

基于概率分析的高层建筑风荷载组合方法

基于高频天平试验和Copula Frank函数构建了高层建筑风荷载两正交方向分量效应的联合概率分布函数,并基于应力准则和考虑变量之间的相关性,求解具有一定保证率的风荷载组合系数.最后,将采用本文组合方法、Solari组合方法和Asami组合方法得到的总效应与真实的总效应进行对比.结果表明,本文方法给出的组合系数可使风荷载的总效应与真实值趋于一致,传统组合方法计算得到的风荷载总效应过于保守.

不同组合方法对GPS高程拟合的影响

针对平面拟合、二次曲面拟合和GA-BP神经网络3种模型的各自特点和适用范围,为综合各模型优点、提高高程拟合的精度与可靠性,对比分析了不同非线性组合和线性组合方法,即RBF神经网络组合、加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)组合和最优加权组合、最优非负变权组合等对GPS高程拟合精度的影响。理论分析和算例结果表明,不同组合方法对GPS高程拟合精度的影响不同,WLSSVM组合和最优非负变权组合的拟合效果较好,可靠性较强;最优非负变权组合能较好地控制残差极值,有效减小误差区间,且转换精度较高。

基于组合方法计算权重的绿色铁路客站综合评估

随着我国铁路事业的快速发展,大批的铁路项目在不断建设、改造以及投入运营。在建设绿色铁路客站,推广绿色铁路建筑,避免城市建设造成更多的能源和环境问题,是当前我国城镇化建设必须解决的重大课题。因此,绿色铁路客站的综合评价是非常有必要的。首先建立绿色铁路客站综合评估指标体系;然后采用组合方法计算各评价指标体系的权重;再依据《绿色铁路客站评价标准》的评分准则进行指标打分;最后结合具体实例,计算得出某H铁路客站的综合评价等级。该组合方法的创新之处在于融合专家权重和指标权重为一体,既体现专家自身偏好,同时又克服过于主观的缺点,得出科学、合理的权重,使绿色铁路客站综合评价结果更准确,更具有参考性。

基于混合遗传算法优化的数据预处理组合方法研究

根据不同数据的背景及特征准确地选用不同的处理方法对数据进行预处理是非常困难的。基于最小二乘法原理和模拟退火遗传算法的数据预处理组合方法,综合了各种处理方法的结果,很好地解决了这个问题。通过仿真试验证明,模拟退火遗传算法具有较为优秀的搜索性能,能够较快地搜索到最优权值,较好地改善了组合算法的快速性和可靠性。

机场旅客吞吐量预测的组合方法研究

为提高机场旅客吞吐量预测的准确性,在综合计量经济法和时间序列预测方法各自优点的基础上,采用组合预测方法,使用多元线性回归模型确定组合预测方法的权重.以北京首都国际机场1994～2004年的旅客吞吐量为例,组合预测方法的平均拟合误差为3.36%.结果表明:组合方法总体上具有较高的预测精度和稳定性,既优于传统的计量经济法,也优于时间序列预测方法.

GPS高程转换的总体最小二乘组合方法

在现有GPS高程转换的研究中,通常只采用单一的解算方法,然而,不同的计算方法由于适用的条件不同,在对同一组数据进行解算时,解算的精度也各有优劣。针对以上问题,文中提出GPS高程转换的总体最小二乘组合方法,对多种不同的高程转换方法进行组合,运用总体最小二乘法计算不同方法的权值,结合实际工程数据,验证该方法的可行性。计算结果表明,提出的方法能够有效地提高高程转换精度。

病例组合方法的研究

探讨医院病种质量费用管理和规范医疗行为管理。方法；①病例按标准分型；②按第一诊断相同的病例归类；③同型病例为同组。

组合方法筛选制动摩擦材料用原材料的应用

为了解决凭经验选择摩擦材料用原材料的问题,发展了组合筛选原材料方法,分4步进行:(1)一组分体系,考察树脂基体的作用和摩擦性能;(2)二组分体系,考察纤维和填料对摩擦性能影响的主效应;(3)三组分体系,筛选纤维/纤维、纤维/填料、填料/填料组合以及固体润滑剂/固体润滑剂、固体润滑剂/磨料、磨料/磨料组合,考察它们对摩擦性能影响的相互作用效应;(4)多组分体系,即摩擦材料配方。通过组合筛选原材料,根据耐磨性对原材料进行了分类,发现了原材料在摩擦材料中的作用(主效应)和原材料各种组合(相互作用)如密度大小组合、颗粒大小组合、形态组合、摩擦性质组合的一般规律,提出了原材料优先选择的两个判据和原材料的动态摩擦性能谱。