基于动态数据挖掘的物流信息分析模型设计分析

为了能够有效提高现代物流数据信息自动化操作及智能网络化水平,提高物流信息管理质量及效率,实现基于动态数据挖掘的物流信息分析模型设计。首先,对动态数据挖掘进行分析,其能够有效挖掘用户感兴趣的信息。之后,对物流信息分析模型的架构进行设计。最后,实现物流信息分析模型及数据库的设计。主要包括动态数据收集层、动态物流数据处理层、交互层、行业统计分析模块。对模型的使用进行分析,表示设计的模型能够提高物流信息管理效率。

一种动态数据序列组合预测模型法

文章综述了灰色模型、谐波分析和时序分析的基本原理和建模方法 ,分析了各种模型的适用性与局限性 ,在此基础上提出了基于上述 3种基本建模方法的组合模型法。组合模型有效地融合了各种基本建模方法的特色与优势 ,弥补了单个基本模型的缺陷与不足 ,尤其适用于对非平稳性动态数据序列的建模。仿真结果表明 ,组合模型法能有效地提高数据序列的预报准确度。

大数据分析在中医教学评价中的应用

在大数据和数字化转型的大背景下,文章分析、阐述了目前中医教学评价的困难以及如何将大数据技术应用在中医教学评价过程中,总结了大数据在中医教学评价过程中的应用方法。首先需要更加广泛地采集数据,包括静态数据、实时数据、非结构化数据等;然后通过系统化的数据标准体系构建,利用数据处理技术,建立全面的教学评价数据仓库;最后结合教学评价业务目标,构建动态数据分析模型,持续不断地以可视化方式直观输出评价结果,真正帮助教师、学生、教学管理者提高教学评价效率,为教学改革提供支撑。

动态回归模型在变形分析中的应用

为了使回归模型适应动态数据集,推导了动态回归模型的递推最小二乘算法,数据更新时,采用修正方式更新回归系数计算两个矩阵,避免了重复矩阵求逆运算,实现了观测数据增加而矩阵阶数不增加,理论上减少了计算时间。以柘溪和东江两大坝变形分析多元动态回归模型为例进行实验,结果表明:该方法建模过程简洁、无需迭代计算,易于编程实现,在计算效率与预报精度等方面均具优势,可应用于实时变形分析建模。

基于动态压缩的无线传感网数据重构模型研究

由于动态数据的节点分布处于动态变化的状态,极具不稳定性,无法为无线传感网络实时提供可靠信息,需要进行数据重构处理,提升无线传感网数据稳定性,提出基于动态数据压缩的无线传感网数据重构模型。通过构建多维节点组网模型,分析节点间位置关系,并得到其多模状态重组结果,利用重组结果融合并调度无线传感数据。在融合结果中提取无线传感网络数据的梯度向量,为动态数据压缩提供基础处理数据,结合动态压缩方法,实现无线传感网数据重构。经仿真实验结果可知,基于动态数据压缩的无线传感网数据重构能够有效利用数据时空相关性,压缩动态数据,高效降低重构残差值,提升节点位置获取精度,数据离群概率大大降低,同时有效降低了无线传感网数据的重构时间开销。因此,该数据处理模型能够明显增加数据重构效率,降低网内数据通信开销。

具有离散弹性支承结构的自由振动分析及其它的简化模型修正

本文对目前工程中的具有离散弹性支承结构的自由振动问题(例如,火车轨道、桥梁、离散柱支承双曲冷却塔等)作了较详细的分析讨论。在文中:1.指出了采用等效刚度的简化连续弹性支承模型在分析动力问题中可能产生的一种不合理性。2.对具有离散弹性支承的连续梁、圆环梁,文中采用普通的三角级数求和约定式,得到了这二种结构的固有频率的计算显式.3.在采用等效刚度简化中,文中引用能量渐近原理,给出了计算固有频率的一个修正公式,从而改进了人们以前所采用的简化模型公式。

基于新陈代谢双时序模型的激光多普勒测速仪漂移数据滤波

为了有效抑制激光多普勒测速仪输出数据的随机漂移,提高其测量精度,在传统时序模型的基础上采用新陈代谢双时序模型进行激光多普勒测速仪漂移数据滤波.该模型由两级新陈代谢时序模型级联而成,每一级新陈代谢时序模型均依次对13个数据点时序建模.依据此模型分别对激光多普勒测速仪静态及动态漂移数据进行建模和滤波.利用方差分析法及Allan方差法对滤波前后的测速仪静态漂移数据进行分析并利用频谱分析法对比了滤波前后的测速仪动态漂移数据.结果表明:新陈代谢双时序模型将静态漂移数据标准差减小为原始数据的44%,将角度随机游走降为原始数据的41%;该方法不仅能实时降低激光多普勒测速仪的静态随机漂移误差,而且能够实时有效抑制其动态输出噪声.

一阶动态数据分析的经济模型

Ⅰ引言马克思指出:"一种科学只有在成功地运用了数学之后,才算达到了完善的地步。"经济科学也是如此。事实表明,合适的经济模型,不仅帮助人们剖析各种经济现象,从而认识其内在规律,而且也有助于克服在制定计划时所出现的不协调和自相矛盾的现象,也能避免超出资源能力进行生产,使计划同时具有协调性、现实性和最佳性。本文运用改进了的DDS(Dynymic Dyta System)方法,它是美国University ofWisconsin—Madison的S.M.Wu和Michigan Technological University的S.M.Pandit提出的、直接从观测数据本身出发建立模型的方法。

Matlab与VB结合在机械振动模态分析中的应用

阐述了应用MATLAB与VB编程工具相结合的手段开发机械振动特性研究软件的方法 ,以二自由度可解耦系统的振动模态分析为例编制了相应程序 ,可快速有效地进行不同物理常数时模态数据计算和波形表达。

应用时间序列分析方法预测油气管线点腐蚀深度扩展

点腐蚀是影响油气管线剩余寿命的重要因素,预测油气管线的点腐蚀深度扩展行为是评价管线剩余寿命的关键步骤之一。基于时间序列分析处理动态数据的特性,建立了点腐蚀观测数据时间序列分析模型,并结合实例对方法的有效性进行了分析,结果表明,应用时间序列分析预测油气管线点腐蚀深度扩展是切实可行的。

水驱气藏水侵量及水体参数计算最优化方法

由于水驱气藏模型无因次水侵量精确解的特殊形式,故必须知道水体的大小及水侵系数才能计算水侵量的大小,但有时很难估算水体的大小及水侵系数,使得有关计算无因次水侵量的几种方法均各有弊端。文章结合数值反演法,只需要生产动态数据,将βR、BR、rD、G参数作为识别参数,建立计算水驱气藏最优化数学模型。该方法避免了以往需要不容易确定的与水体有关的参数,而这些参数恰好影响地质储量及水侵量的计算准确程度。通过优化模型求解直接获得地质储量及水侵量的大小,同时还可以确定水域大小和水侵系数。实例对比分析表明,此方法具有计算过程简单、快速,计算结果准确、实用的特点,不失为一种有效方法。

中国物流枢纽承载城市货运网络时空演化及驱动机制

选取110个物流枢纽承载城市为研究对象,从"点-线-网"全局性视角,动态刻画2007—2016年中国物流枢纽承载城市货运网络时空特征,在此基础上利用空间面板动态数据模型,剖析了其演化驱动机制。研究表明:(1)物流枢纽承载城市"多核心-边缘"空间格局清晰,核心区域范围向西部地区延伸;(2)货运联系快速分化,空间格局层级性特征显著,中部地区、西部地区网络复杂性逐步提升。(3)货运联系网络向集聚性稳增长、网络结构趋于稳定、无标度网络特性减弱的小世界网络发展。(4)基础设施、市场环境、信息科技等因素的发展对物流枢纽承载城市货运网络空间格局形成具有正向驱动作用。

GIS在城市改造建设中的应用

分析了GIS在城市改造建设中的应用并列举实例。

多业务流智慧运营管理平台的应用

利用多业务流的智慧运营管理平台,实现对丽金智地项目运行、运维、运营的智慧化综合管理,以建筑或空间管理和为使用人员服务,进行场景业务流程的服务,使得智慧建筑中应用的多类型智能化系统与人员使用更佳贴近,更符合不同人群在管理、维护、工作的需求。