基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究

当前,机器学习广泛应用于多个领域,大数据作为机器学习的原材料,也成为重要资源。电信行业积累了海量优质数据,立足电信企业一线工作需求,将机器学习技术与大数据统计思维、应用相结合,能够实现大数据赋能通信产业,以科技引领产业转型升级。基于某电信运营商数据和Python平台构建神经网络,可以实现客户行为预测模型。该预测模型在输入数据维度、实际样本量、参数量、最终预测准确率等方面出现明显提升,在实践中能够产生较大的商业价值和效益。

基于等效传热和动态热流分配的限滑离合器温度场研究

针对限滑离合器多工况宽时长滑摩状态流、固传热及实际热流输入对温度场的非线性影响,考虑恒定热流分配模型无法满足接触界面温度连续的局限,提出以摩擦副间隙油膜等效假设计算等效对流传热系数的新方法。建立动态热流分配过程中限滑离合器全润滑状态温度场预测模型,搭建滑摩试验台并开展了6组不同润滑油温、相对转速差试验测试。研究结果表明:所建立模型有效降低了温度计算偏差,预测最大误差为7.6%,为非稳态连续滑摩离合器温度场研究提供了理论依据;将离合器温升分为快速增加阶段A和平稳变化阶段B,随着相对转速差提升,对偶钢片在阶段A输入热流降低值、对流传热等效功率递增值变化明显,平均温升速率随总滑摩热流密度增加而加快,并在阶段B热流输入与传热输出达到了稳态并趋于平衡。

基于动态热流分配的限滑离合器温度场分布研究

为了准确获得限滑离合器长时间滑摩过程的温度场分布规律,利用Fluent软件求解了摩擦副不同工况下流场速度分布以获取平均对流换热系数,计算了润滑油冷却功率;通过热平衡法建立以摩擦接触表面温度连续为约束的动态热流分配温度预测模型,并设计了长时间滑摩试验。验证分析结果表明,定热流输入条件下,对偶钢片与摩擦片间存在温差且随时间增大,温度预测结果均高于试验值,最大偏差22.2 K;动态热流分配温度预测偏差在8.1 K之内;对偶钢片表面各位置处输入热功率随时间下降并趋于定值,平衡温度沿径向呈抛物线分布,在中、外径处达到峰值。

Retrofit框架在Android开发中的应用与研究

随着移动互联网的普及,Android手机占据了市场主流。Android应用程序开发人员一定要考虑如何应用网络技术与远程服务器交互和解析数据,让开发的手机APP更受用户认可。基于最常用的网络请求交互框架Retrofit的基本原理、设计思想、特性及基本用法,可以尝试对Retrofit框架进行再次封装,研究发现再次封装可以简化Android网络请求交互的代码,进而提升Android软件开发的效率。

智能记事本APP的实现与研究

本文研究分析通过Android动画实现记事本APP开始欢迎界面,通过SQLite管理大规模记录数据,通过WebView和Retrofit进行网络交互,从而实现记事本APP的3个关键功能。开发的记事本APP获得了较好的用户体验,可以帮助用户更好学习党史知识,推动党史学习的常态化和长效化。