求解蛋白质结构预测问题的局部搜索算法

蛋白质结构预测问题是计算生物学领域的核心问题之一。通过理论计算的方法根据蛋白质氨基酸序列直接预测其空间结构是解决这一问题的有效途径。构造了新的邻域结构,采用了部分随机跳坑策略,对此问题提出了新的局部搜索算法。计算结果表明,该算法计算效率要优于传统的遗传算法和Monte Carlo方法。对于链长为50的算例还找到了文献中所没有的全新的最低能量构形。

同一市场预测问题的两种不同预测方法

利用两种不同的方法对同一市场预测问题进行了预测,得到不同的预测结果,预测精度也不相同,最后给出相应结论.

基于树模型回归算法在预测问题中的研究

首先介绍基于树模型的两种回归算法,通过在Weka平台上实验所得数据,对该模型下的这两种算法的预测性能给予评估。

关于钻井成本预测问题的研究

在进行油气田开发可行性研究或油气田开发设计经济评价时,经济师们遇到的首要问题就是对开发投资的估算,而开发钻井投资估算的准确与否,是关系到开发投资估算准确与否的关键。因钻开发井的投资往往占开发总投资的30—60％,油气田投入开发之前,一般缺乏钻开发井成本资料,所以很难对钻开发井投资进行估算。

城市给排水规划编制过程中的水量预测问题

1给水 科学合理的水量预测对给水规划的可实施性非常重要.预测方法分为直观预测法、时间序列预测法和模拟预测法三大类.

世界矿产资源发展趋势和保证程度的预测问题

一、世界矿产资源经济发展的趋势 根据世界经济发展的规律，有理由认为矿产资源未来的供需经济发展趋势，肯定会出现以下特点： 1、矿产资源的需求量和消费量仍将持续增长 世界各国对矿产资源总的需求量和消费量与日俱增，近20年来主要金属矿产的需求量大致增长了一倍。

物流园区规划中的物流需求量预测问题研究

文章主要针对物流园区规划中的物流需求量预测问题进行研究,结合当前物流园区规划现状以及物流业需求量预测等方面出发点,积极从物流园区发展分析、物流园区规划物流需求基本思路以及物流园区规划中的物流需求量预测等方面进行深入探索,主要研究目的是为了更好地提升物流园区规划,解决物流园区规划中的物流需求量问题,促进物流园区的发展以及进步。

陈菊英:潜心气候预测问题研究

提高短期气候预报准确率，对于减少气象灾害的损失意义重大。陈菊英坚信付出与奉献才是人生价值的最大体现，长期以来坚持理论紧密结合实际，把科研与预报实践有机结合起来研究。她几十年如一日，忘我工作，研究范围涉及极广，注重方法上的创新；揭示出一系列对未来中国各大区域气候异常变化的预测预报有用的遥相关关系和变化规律。这些宝贵的技术经验与创新成果对提高我国气候预测准确率具有重要意义。

矿山地质勘查中地质问题预测及措施分析

在矿山地质勘查工作中地质问题至关重要,能够对人员安全造成直接威胁,还可能限制矿山后续的开采作业,在这一背景下,应注重地质问题的预测及措施,以此保障矿山安全和提高矿产资源利用效率.基于此,本文以山东省鲁南地区为例,探讨矿山地质勘查中常见地质问题,并提出相应的预测和措施分析.

热力管道腐蚀问题分析与预测

对于热力管道来说,其作用就是传送高温介质,但是在其运行中,容易受腐蚀因素影响而出现各种问题,导致设备出现不同程度损坏,影响传送效率和质量。因此,为了进一步了解热力管道运行状况,本次研究重点分析导致热力管道腐蚀问题的影响因素,并通过对影响因素综合调查,建立热力管道腐蚀问题预测模型,并提出关于热力管道的防腐策略,希望能够给热力管道正常运行提供良好条件。

情报预测概念内涵与技术发展

情报分析是情报工作的核心,情报预测是情报分析的难点,是进行决策和行动的重要依据。探讨情报预测的概念内涵与技术发展,对大数据和人工智能等先进技术的科学应用以及未来研究具有重要意义。通过描述性研究、概念分析、资料总结等方法,对情报预测的概念和流程进行了剖析,提炼总结了一种包括预测对象、预测内容的情报预测问题描述框架,并按照理论-方法-工具三个层次对现有的机器定量预测方法体系进行了分析。情报预测包括业务和技术两个维度,清晰明确的问题定义是大数据和人工智能等先进技术发挥作用的重要前提。目前,机器定量预测方法以机器学习、深度学习为主,大大提高了机器解决情报预测问题的能力,未来将向神经符号计算方向拓展。

中文社区问答中问题答案质量评价和预测

知识共享型网站为自动问答系统带来了新的研究契机。但用户提供的问题及其答案质量参差不齐,在提供有用信息的同时可能包含各种无关甚至恶意的信息。对此类信息进行判别和过滤,并选取高质量的问题与答案对,有助于在基于社区的自动问答系统中重用相关问题的答案以提高问答系统的服务质量。首先从中文社区问答网站上抓取大量问题及答案,利用社会网络的方法对提问者和回答者的互动关系及特点进行了统计与分析。然后基于给定的问答质量判定标准,对3000多个问题及其答案进行了人工标注。并通过提取文本和非文本两类特征集,利用机器学习算法设计和实现了基于特征集的问答质量分类器。试验结果表明其精度和召回率均在70%以上。最后分析了影响社区网络中问答质量的主要因素。

基于大数据与深度学习的高职学生心理健康问题预测研究

在高职心理健康教育具体工作中都会产生大量多样化和碎片化数据,本文通过数据预处理和深度学习技术运用,利用BP算法对影响心理问题的多种类型的历史数据,包括学生心理普查数据、个人基本信息及社会支持统计数据等进行表征学习,不仅能充分考虑到数据之间的异质性,还能探究到它们之间潜在的关联性,最终提升心理问题风险预测的作用,实现心理问题预测工作精准化和深入化。

铁路物流园区及货运量预测问题分析

现代物流给铁路货运带来了难得的发展机遇，也使其面临严峻挑战。在物流已成为国民经济重要组成和新的经济增长点时，如何寻找铁路传统货运融入现代物流，加速货运发展的突破口，是一个值得思索也必须思索的问题。物流园区在我国发展不足十年，国内一些城市将其与铁路货运相结合，依托铁路货运站开始规划专业性较强的铁路物流园区便是利用现代物流理念发展铁路货运的全新尝试。