小波变换-指数平滑法预测西藏畜牧业产值

运用小波变换和指数平滑法相结合对西藏畜牧业产值进行了预测。首先对原始时间序列进行小波变换,通过信号重构去除原始信号中的噪声信号,然后利用3次指数平滑法对无噪信号进行预测,最后将指数平滑法的预测值与噪声信号相加,还原对原始时间序列的预测。结果显示:小波变换-指数平滑法的平均误差为0.715 6%,比传统3次指数平滑法的平均预测误差1.499 5%减小了52.277 4%,由模型预测得到2023年西藏自治区畜牧业产值为142.702 8亿元。

模糊层次聚类分析上市皮革企业绩效

介绍了模糊层次聚类的基本方法与步骤。运用模糊层次对我国部分上市皮革企业的经营绩效进行了聚类。聚类过程中,采用环比评分法确定指标的权重,运用极大极小法构造模糊相似矩阵,通过统计量比较分析,确定了最佳分类数目。结果显示:方法通俗易懂,直观生动,客观准确。

基于FGM(1,1)的中国瓦楞原纸产量预测

FGM(1,1)模型与GM(1,1)模型相比,对样本后期的预测精度较高,对我国瓦楞原纸产量进行了预测,结果显著。利用FGM(1,1)模型对2022~2024年我国瓦楞原纸产量进行预测,结果显示:未来3年我国瓦楞原纸产量保持较高速度增长态势,通过分析表明这一预测结果有一定的可信度。

运用GRU神经网络预测我国废纸回收量

门控循环单元神经网络(GRU)是对长短期记忆神经网络(LSTM)的改良,它通过减少控制门的数量来简化网络结构,提高网络综合性能。利用GUR网络对2023-2025年我国废纸回收量进行了预测,通过分析,表明这一预测结果有较高的可信度。

小波变换-指数平滑法预测上海市税收收入

0导言。国家或地方财政收入由税收和行政事业性收费两部分构成。其中,税收是财政的主要来源,是保证各级政府机构正常运转,保证社会基础公共服务开展,维护国家安全,促进经济发展,维护社会公平公正,推进社会文明进步的重要物质基础。随着我国税制体制的改革,目前,地方税收主要来源有:增值税、企业所得税、个人所得税、城市维护建设税、房产税、印花税、城镇土地使用税、契税。其中,增值税所占的比重较大。

运用层次聚类分析上市房地产企业的绩效

介绍了模糊层次聚类的基本方法与步骤。运用模糊层次对我国部分上市房地产企业的经营绩效进行了聚类。聚类过程中,采用环比评分法确定指标的权重,运用极大极小法构造模糊相似矩阵,通过统计量比较分析,确定了最佳分类数目。结果显示:方法通俗易懂,直观生动,客观准确。

基于云模型的建筑企业核心竞争力评价

鉴于建筑企业核心竞争力评价是一个模糊性和不确定性共存的复杂问题,云模型是解决模糊性和不确定性问题的有力工具,表达力强,决策结果直观形象,通俗易懂。运用云模型对武汉市一家建筑企业核心竞争力进行了评价,结果表明:评价结果形象透彻,内涵丰富深刻,客观可靠。

新型灰色马尔科夫模型预测商业银行资本充足率

本文运用灰色FGM(1,1)马尔科夫模型对某银行资本充足率进行了预测,结果显示:模型的平均预测误差为1.1557%,比单一FGM(1,1)模型4.0783%减小了71.6622%,比GM(1,1)模型的4.7628%减小了75.7349%,尤其是近期预测误差减小幅度最为显著,模型2021年的预测误差仅为0.3168%,比GM(1,1)模型的1.02666%减小了69.1388%。利用FGM(1,1)马尔科夫模型预测得到2022年某银行资本充足率为17.4978%,基本保持稳定,通过分析,说明这一预测结果有一定的可信度。

玉米价格持续走高的原因剖析及应对措施

本文针对我国当前玉米价格一路坚挺,农民舍弃小麦改种玉米的现象,阐述了当前我国玉米价格持续走高的深层次原因,提出了解决目前我国玉米市场价格剧烈波动的一些措施,对缓解我国玉米供求矛盾现状,维护玉米价格基本稳定和整体粮食安全等具有一定的参考意义。

运用新型灰色模型预测陕西省公路通车里程

运用灰色HGM(2,1)模型对陕西省公路通车里程进行了预测,结果显示,模型平均预测误差仅为0.4167%,比GM(1,1)模型的1.5997%和DGM(1,1)模型1.5995%分别减小了73.9514%和73.9481%,2021年的预测误差仅为-0.39567%,比GM(1,1)模型的-1.70034%,和DGM(1,1)的1.697174分别减小了76.7300%和76.6865。利用模型对2020-2024年陕西省公路通车里程进行了预测,通过分析,说明这一预测结果要较高的可信度。

基于前景理论的证券公司服务质量评价

交易佣金是证券公司的主要收入来源。随着证券公司数量的增多,证券公司争夺客源竞争加剧,而服务质量是提高竞争力和吸引客源的关键因素。科学评价证券公司的服务质量,对促进证券公司提高服务质量、争取和扩大客源、提高公司的经营效益、保持企业持续发展具有重要意义。前景理论从心理学角度研究人们决策所依据的准则和经验,它揭示了影响行为选择的非理性心理因素,开拓了一个全新的多属性决策问题研究方法。文中运用前景理论对证券公司的服务质量进行评价,能克服评价中的模糊性和不确定性因素,有效提高评价的可靠性和准确性。

基于新型灰色模型预测中国LED照明市场规模

运用GM(1,1,N)模型对LED照明市场规模进行预测,结果显示,模型的平均预测误差为1.6246%,比GM(1,1)模型的4.5094%和DGM(1,1)模型的4.6742%分别减少63.9730%和65.2433%。模型2021年的预测误差仅为-0.42674%,比GM(1,1)模型的-5.27132%和DGM(1,1)模型的5.70338%分别减少91.9045%和92.5178%。运用GM(1,1,N)模型对2022—2024年LED照明市场规模进行预测,表明LED照明市场规模仍将保持较高的增长速度。

最小二乘支持向量机预测绝缘子等值附盐密度

考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型。

基于SPA的6061铝合金脉冲激光焊接工艺参数优化

以激光峰值功率、焊接速度、脉冲宽度、离焦量为优化工艺参数,以焊接接头的抗拉强度、断后伸长率、焊缝熔深、焊缝宽度为综合优化工艺目标,运用正交试验与集对分析相结合的方法对6061铝合金脉冲激光焊接工艺进行了多目标优化.通过正交试验获得数据样本,利用集对分析法对数据分析以实现工艺参数的优化.首先确定单工艺目标与理想解的同一度、对立度、贴近度,然后以单工艺目标贴近度的权重和表示综合工艺目标的贴近度.最后根据不同工艺参数、不同工艺水平的综合工艺目标的平均贴近度确定最佳工艺.优化结果为:激光功率3.5 k W、焊接速度2.4 m/min、脉冲宽度4.0 ms、离焦量-1 mm.

高压断路器弹簧操动机构合闸弹簧可靠性分析

针对高压断路器弹簧操动机构合闸弹簧失效问题,运用可靠性设计理论对其进行分析研究,找出了弹簧因疲劳可靠度不足而失效的原因,并提出了解决问题的措施。常规设计是将弹簧外载荷、几何尺寸、材料强度性能等参数是看作确定量,实际上由于受材质、制造、测量等条件的影响,这些参数是不确定的,所以往往导致零件因不可靠而失效。可靠性设计将这些参数视为随机变量,运用概率统计的方法分析弹簧的强度,定量回答了弹簧的失效概率问题,使人对弹簧的质量有了更加准确的把握。提高弹簧的疲劳可靠度可从改进弹簧尺寸参数、材料、制造工艺、受力状况等多方面入手,但对于旧设备,应该根据实际情况从经济性、工艺性、可行性方面考虑。通过比较选择了弹簧表面喷丸处理的最佳改进方法。

基于TOPSIS的粗纱工艺优化方法

探讨正交试验与TOPSIS相结合的粗纱机工艺参数优化方法。以正交试验数据为基础,利用TOPSIS法对试验数据进行处理,获得最佳工艺方案。采用比例标度法对传统的标度法计算权重进行改进,采取单一目标优化和多目标综合优化,确定最优工艺方案,并进行验证试验,证明了优化结果可靠有效。认为:采用TOPSIS法可克服正交试验数据处理粗糙、分辨率低的问题,能有效提高优化结果的精确度。

粗糙集在电能质量综合评价中应用

提出了一种粗糙集的电能质量综合评价方法,以电力系统7个方面的参数作为评价指标,全面考察和衡量电能质量。采用指标加权的形式评定电能质量的优劣,以体现评价指标对评价目标的影响程度的差异。通过参考现有数据样本,运用粗糙集理论中属性重要性原理确定各评价指标之间的关系,权系数完全由数据本身的规律决定,避免了主观赋权法的随意性和客观赋权法不确定性缺点,使权重分配赋值更加科学合理,提高了评价的可靠性和精确性。通过对输电线路电能进行实地测试和评价,证明了所提方法的有效性和可行性。

基于蚁群神经网络的电阻点焊工艺参数优化

提出了一种神经网络与蚁群算法相结合的08Al钢板电阻点焊工艺参数优化方法。以试验数据为样本,通过神经网络建立焊接工艺参数与焊接性能关系之间的复杂模型,利用蚁群算法对焊接工艺参数进行优化,充分发挥神经网络的非线性映射能力和蚁群算法全局寻优能力。仿真试验显示了方法的有效性和优越性。

基于改进灰色关联分析的铸铁综合性能评价

提出了灰口铸铁材料性能评价的灰色关联分析模型。以铸铁的抗弯强度、冲击韧度、基体维氏硬度、碳化物维氏硬度和材料硬度为综合性能评价指标,根据评价样本与理想样本的关联度大小判断铸铁材料的优劣。针对传统灰色关联分析模型权重分配和确定存在的问题,采用加权灰色关联度策略加以改进,用权重的形式体现各评价指标对评价目标的影响程度,利用系统的信息熵确定权重的大小,权重完全由数据样本点的信息决定,避免主观确定方法带来的影响和干扰。评价结果显示它更加客观科学、符合实际情况。

基于遗传神经网络的水解米渣制备小肽工艺优化

提出了一种神经网络与遗传算法相结合的水解米渣制备小肽工艺参数优化方法。以试验数据为样本,通过神经网络建立水解工艺参数与水解度关系之间的复杂模型,利用遗传算法对酶解工艺参数进行优化,充分发挥神经网络的非线性映射能力和遗传算法全局寻优能力。仿真实验显示了方法的有效性和优越性。