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智能技术在电力预测模型与数据分析中的应用
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作者 袁华骏 夏实秋 崔健 《集成电路应用》 2024年第8期184-185,共2页
阐述智能电力设备故障预测状况,提出基于三层数据挖掘结构的配电网故障分类预测模型,包括分类预测模型实现、数据采集和预处理、分类预测模型优化,以保证电力系统的稳定运作和可靠性。
关键词 智能技术 数据分析 预测模型 系统稳定
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基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计
2
作者 刘俊娟 宋学坤 《计算机仿真》 2024年第4期480-484,共5页
若小样本数据预测误差较大,会直接影响数据应用效果,为提升小样本数据预测精度,提出基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计方法。将小样本数据放入SPSS软件中,结合自助法完成小样本数据的经验分布分析。基于样本数据经验分布特征,... 若小样本数据预测误差较大,会直接影响数据应用效果,为提升小样本数据预测精度,提出基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计方法。将小样本数据放入SPSS软件中,结合自助法完成小样本数据的经验分布分析。基于样本数据经验分布特征,结合具备学习能力的Fisherface算法对小样本上数据实施预分类,建立测试样本类别标签,实现小样本数据的特征提取。通过多元统计分析数据特征的主元成分,确定模型回归函数,结合支持向量机构建数据预测模型,通过上述模型完成小样本数据的精准预测。实验结果表明,使用上述方法开展小样本数据预测时,预测误差较低,效率较高,说明其预测效果较好。 展开更多
关键词 多元统计分析 小样本数据 预测模型 支持向量机
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基于大数据分析的财务风险预测模型研究
3
作者 于逄 《区域治理》 2024年第32期0241-0243,共3页
大数据技术在财务风险预测领域应用日益广泛。系统梳理了现有预测模型的优缺点,提出了融合多源数据的预测框架,探讨了机器学习算法在企业财务数据分析和建模中的潜在应用。分析表明该模型框架在准确性、实时性和可解释性方面具有显著优... 大数据技术在财务风险预测领域应用日益广泛。系统梳理了现有预测模型的优缺点,提出了融合多源数据的预测框架,探讨了机器学习算法在企业财务数据分析和建模中的潜在应用。分析表明该模型框架在准确性、实时性和可解释性方面具有显著优势,为企业财务风险管理提供了新的视角和方法论基础,对推动财务风险预测研究发展具有重要意义。 展开更多
关键词 大数据分析 财务风险预测 机器学习 预警模型 风险管理
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基于人工智能的人力资源数据分析与预测模型构建研究
4
作者 尹冉 李玥 《管理科学与研究(中英文版)》 2024年第10期35-38,共4页
本文基于机器学习、深度学习和自然语言处理技术的最新进展,研究了人工智能技术在人力资源数据分析与预测中的应用。具体分析了人工智能在招聘、培训、绩效评估等环节的应用效果,然后提出了构建人力资源预测模型的具体方法,包括数据预... 本文基于机器学习、深度学习和自然语言处理技术的最新进展,研究了人工智能技术在人力资源数据分析与预测中的应用。具体分析了人工智能在招聘、培训、绩效评估等环节的应用效果,然后提出了构建人力资源预测模型的具体方法,包括数据预处理、特征提取、模型选择与优化等步骤。经过性能评估,发现人工智能技术能够显著提高人力资源管理的效率和决策的科学性,为企业提供更具前瞻性的人力资源解决方案。 展开更多
关键词 人工智能 人力资源 数据分析 预测模型
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基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型研究
5
作者 谭震 郭奕 +2 位作者 李旭方 李怀亮 孙苗苗 《无线互联科技》 2024年第16期16-18,共3页
近年来,大数据技术飞速发展,在各领域的应用范围持续扩大。基于此背景,为了提高电商平台的运营效率,增强用户体验,在竞争激烈的市场中取得竞争优势,文章研究并开发一种基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型。文章明确大规... 近年来,大数据技术飞速发展,在各领域的应用范围持续扩大。基于此背景,为了提高电商平台的运营效率,增强用户体验,在竞争激烈的市场中取得竞争优势,文章研究并开发一种基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型。文章明确大规模电商平台用户行为数据的采集思路,通过数据预处理、特征工程和机器学习建模,构建强大的用户行为预测模型。在此基础上,文章利用真实电商平台数据对模型进行验证。结果显示,所提模型在用户行为预测方面表现出色,具有较高的准确率和召回率。 展开更多
关键词 大数据分析 能源行业 电商平台 用户行为 预测模型
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气象数据分析与预测模型在城市气候调控下农业生态环境保护的研究 被引量:1
6
作者 孙鹏 徐岩 张恩浩 《当代农机》 2024年第8期70-71,73,共3页
阐述了气象数据分析与预测模型在城市气候调控中的应用以及气象数据在农业生态环境保护中的作用与影响,探讨了气象预测模型在城市气候调控中的应用。
关键词 气象数据分析 预测模型 城市气候调控 农业生态环境 可持续发展
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基于广播电视多平台监控数据的故障分析和预测模型
7
作者 郑晓夏 郑凯辉 《广播与电视技术》 2024年第11期96-99,共4页
本文以Python数据分析库Pandas为基础,对发射机、电力、空收信号等多个监控平台数据进行清洗和分析,提出了一种基于多平台数据的故障分析和预测模型。通过单一维度和组合维度的故障分布和趋势数据分析,构建了一套有效的情境预测模型。... 本文以Python数据分析库Pandas为基础,对发射机、电力、空收信号等多个监控平台数据进行清洗和分析,提出了一种基于多平台数据的故障分析和预测模型。通过单一维度和组合维度的故障分布和趋势数据分析,构建了一套有效的情境预测模型。该模型能够预测当前环境下故障发生的概率,为提高台站运维提供了可靠的决策支持。 展开更多
关键词 PANDAS 数据清洗 故障分析 预测模型 运维效率
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基于大数据分析的工程造价预测模型研究
8
作者 李红梅 《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》 2024年第4期0177-0180,共4页
本文研究了基于大数据分析的工程造价预测模型。通过对大数据概念和特征、工程造价预测原理以及大数据在工程造价预测中的应用潜力的深入剖析,本文构建了一个基于大数据的工程造价预测模型。该模型通过数据收集与处理、特征选择与提取... 本文研究了基于大数据分析的工程造价预测模型。通过对大数据概念和特征、工程造价预测原理以及大数据在工程造价预测中的应用潜力的深入剖析,本文构建了一个基于大数据的工程造价预测模型。该模型通过数据收集与处理、特征选择与提取以及预测模型的构建与优化等步骤,实现对工程造价的准确预测。研究采用了多种评估指标与方法,对模型的性能进行了全面评估,并通过案例分析验证了模型的有效性和实用性。研究结果表明,基于大数据分析的工程造价预测模型能够有效提高预测精度,为工程造价决策提供有力支持。 展开更多
关键词 大数据分析 工程造价预测 预测模型 数据收集与处理 特征提取 模型评估
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基于数据挖掘技术的用户电量预测模型研究
9
作者 朱冬华 《电气技术与经济》 2024年第11期290-292,共3页
常规的用户电量预测模型以线损误差优化为主,重构的用户电量仅能够反映一个维度的增长趋势,影响最终的电量预测结果。因此,设计了基于数据挖掘技术的用户电量预测模型。首先,构造用户电量预测模型的季节指数,从不同的用电角度反映电量... 常规的用户电量预测模型以线损误差优化为主,重构的用户电量仅能够反映一个维度的增长趋势,影响最终的电量预测结果。因此,设计了基于数据挖掘技术的用户电量预测模型。首先,构造用户电量预测模型的季节指数,从不同的用电角度反映电量增长趋势,确保用户电量预测的准确性。然后,基于数据挖掘技术设置用户电量预测区间,将用户电量的历史数据引入更新门,在遗忘门去除余状态信息,并在输出门输出预测值,避免预测失误的情况。最后,添加用户电量预测模型的惩罚参数,对用户电量数据进行空间线性划分,并适应噪声点的限制条件,满足电量预测的准确性需求。采用仿真实验,验证了该模型的预测性能更佳,能够应用于实际生活中。 展开更多
关键词 数据挖掘技术 用户 电量 预测 模型
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电力计量数据分析与预测模型应用
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作者 吴江 《集成电路应用》 2024年第8期196-197,共2页
阐述通过引入人工神经网络(ANN)和计算方法,构建一种创新的电力计量数据分析与预测模型。在数据处理方面,应用数据清洗、异常值处理和特征工程,以确保模型的可靠性。
关键词 数据分析 人工神经网络 数据预处理 预测模型
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基于大数据分析的变电设备健康监测与预测模型研究
11
作者 武阳 王倩 《自动化应用》 2024年第12期212-214,共3页
提出了基于大数据分析的变电设备健康监测与预测模型,旨在通过整合和分析历史运行数据,实时监测健康状态并预测未来健康趋势。首先,使用支持向量机构建了健康状态监测模型;然后,将历史监测结果经过深度神经网络模型进行分析,以预测变电... 提出了基于大数据分析的变电设备健康监测与预测模型,旨在通过整合和分析历史运行数据,实时监测健康状态并预测未来健康趋势。首先,使用支持向量机构建了健康状态监测模型;然后,将历史监测结果经过深度神经网络模型进行分析,以预测变电设备的未来健康趋势。结果表明,所提模型能有效提高设备的监测精度和预测准确性。 展开更多
关键词 大数据分析 变电设备 健康监测 预测模型
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教学场景下基于机器学习的交通数据分析与预测模型研究
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作者 刘文洁 庄海晶 郝颖 《中国科技期刊数据库 科研》 2024年第7期0052-0055,共4页
本文专注于教学场景下基于机器学习的交通数据分析与预测模型。为应对城市交通流量的挑战,利用并优化了多种机器学习方法。首先系统收集了交通流量数据,涵盖车辆数量、行驶速度及路况等要素。随后运用随机森林、支持向量机及深度学习等... 本文专注于教学场景下基于机器学习的交通数据分析与预测模型。为应对城市交通流量的挑战,利用并优化了多种机器学习方法。首先系统收集了交通流量数据,涵盖车辆数量、行驶速度及路况等要素。随后运用随机森林、支持向量机及深度学习等方法对数据进行训练与预测。结果表明,深度学习中的LSTM方法在预测精度上表现卓越,尤其在处理大规模、复杂数据时,展现出更高的预测能力和稳定性。为城市交通管理提供了新视角,并促进了教学实践与科研的深度融合。同时也证实了机器学习方法在交通预测这一实际问题中的有效应用,具有良好的教学示范效果。本研究为现实教学和交通情治理提供了新的思路和方法,可为后续相关研究提供参考。 展开更多
关键词 机器学习 交通数据分析 深度学习 预测模型 教学场景
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基于大数据分析的工程造价智能预测模型方法分析
13
作者 程方圆 《办公自动化》 2024年第21期72-74,共3页
随着社会经济水平的不断提高,全社会固定资产投资稳步增长,而投资不可控的现象也越来越严重。因此,在项目建设初期加大投资估算是非常重要的。文章通过对大数据分析的研究,提出基于大数据分析的工程造价预测数学模型,以山东省35kV及以... 随着社会经济水平的不断提高,全社会固定资产投资稳步增长,而投资不可控的现象也越来越严重。因此,在项目建设初期加大投资估算是非常重要的。文章通过对大数据分析的研究,提出基于大数据分析的工程造价预测数学模型,以山东省35kV及以上电网建设工程造价相关历史数据为背景,通过收集和整理与预测对象相似的工程造价数据,对工程造价智能预测模型估计和训练。最后,对该工程的工程造价数据进行预测,并将实际结果与传统预测模型的估算结果进行对比,验证所提出的组合预测方法在工程造价预测领域的准确性和高效性。 展开更多
关键词 大数据分析 工程造价 预测模型
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融合机器学习的用电检查与数据预测技术分析
14
作者 李航 《集成电路应用》 2024年第7期220-221,共2页
阐述融合人工智能、计算机和机器学习技术,对用电检查数据进行分析和预测。通过对大量用电数据的挖掘和处理,建立高效的用电检查数据分析和预测模型,实现对电力负荷的准确预测和管理。
关键词 人工智能 机器学习 数据分析 预测技术
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基于区块链与人工智能融合的智慧交通数据预测模型分析
15
作者 季桉宁 刘皓铱 《集成电路应用》 2024年第7期422-424,共3页
阐述区块链技术的去中心化和不可篡改性,可以保障交通执法数据的安全和可信度,而人工智能技术的智能化和自动化,可以提高数据的分析和预测能力。分析区块链和人工智能的融合优势和机制,设计基于区块链和人工智能融合的交通执法数据分析... 阐述区块链技术的去中心化和不可篡改性,可以保障交通执法数据的安全和可信度,而人工智能技术的智能化和自动化,可以提高数据的分析和预测能力。分析区块链和人工智能的融合优势和机制,设计基于区块链和人工智能融合的交通执法数据分析和预测模型。 展开更多
关键词 区块链 人工智能 智慧交通管理 数据分析 预测模型
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基于大数据分析技术的企业档案信息管理成本预测研究
16
作者 杨建福 《中文科技期刊数据库(全文版)经济管理》 2024年第6期0208-0211,共4页
近年来,受各行业竞争越发激烈,企业必须及时调整发展方向,高度重视各项管理工作,提升综合发展能力,如此才能在市场收缩的环境下获得更大收益。档案管理作为企业管理体系的重要组成部分,在大数据时代也面临着新的转型发展挑战,如档案管... 近年来,受各行业竞争越发激烈,企业必须及时调整发展方向,高度重视各项管理工作,提升综合发展能力,如此才能在市场收缩的环境下获得更大收益。档案管理作为企业管理体系的重要组成部分,在大数据时代也面临着新的转型发展挑战,如档案管理的信息化和数字化就是重点任务之一。然而在此过程中,做好企业档案信息管理成本预测至关重要。本文从现代企业档案信息管理的成本构成及成本预测面临的问题入手,探索大数据分析技术在企业档案信息管理成本预测工作中的应用,并结合实际案例阐述大数据分析技术在档案信息管理成本预测中的突出优势,进而针对企业如何发挥大数据分析技术优势提出相关建议,希望可以对有关人员提供帮助。 展开更多
关键词 大数据分析 档案信息管理 成本预测模型
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基于大数据技术的建筑工程成本预测模型构建研究
17
作者 祁红婷 《安家》 2024年第10期0145-0147,共3页
在建筑工程项目管理中,成本预测是确保项目顺利进行、提高资源利用效率的核心环节。本文基于大数据技术构建了建筑工程成本预测模型,通过对建筑材料价格、施工工艺、项目规模、工期及外部环境等多维数据进行特征提取与数据维度降解,选... 在建筑工程项目管理中,成本预测是确保项目顺利进行、提高资源利用效率的核心环节。本文基于大数据技术构建了建筑工程成本预测模型,通过对建筑材料价格、施工工艺、项目规模、工期及外部环境等多维数据进行特征提取与数据维度降解,选择了随机森林模型进行预测,并结合网格搜索与交叉验证等方法对模型进行调优。本文详细分析了建筑工程成本的影响因素,提出了合理的预测模型选型与优化策略,最终实现了高精度的成本预测,最后还提出了一系列成本控制优化建议,为建筑项目的精细化管理提供了理论支持和实际指导,旨在提升建筑工程的成本管理水平与经济效益。 展开更多
关键词 大数据技术 建筑工程 成本预测模型
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基于循环神经网络模型开展网络购物大数据分析和预测
18
作者 刘宸宇 《中国金属通报》 2024年第17期109-111,共3页
现代信息技术的发展和应用推动了数字经济蓬勃发展,而数字经济深刻变革着各个行业、各个领域的传统发展模式,如何加快数字化赋能成为各行业发展的重要命题。消费领域是数字化赋能的代表性领域,网络购物数据研究和模型应用对消费领域数... 现代信息技术的发展和应用推动了数字经济蓬勃发展,而数字经济深刻变革着各个行业、各个领域的传统发展模式,如何加快数字化赋能成为各行业发展的重要命题。消费领域是数字化赋能的代表性领域,网络购物数据研究和模型应用对消费领域数字化转型起到了积极的作用。本文从某电商平台交易数据入手,建立了一个循环神经网络结构(RNN)模型,通过该模型对平台交易数据进行分析和深度学习,对未来交易数据进行预测和模拟,并通过平台的实际数据检验该模型的有效性,同时根据预测数据所反映出的特点和趋势,提出主动促进消费的发展策略建议。 展开更多
关键词 循环神经网络模型 网络购物 大数据分析预测
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基于数据挖掘技术的预测与决策分析模型 被引量:9
19
作者 贾静丽 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2023年第1期85-90,共6页
随着社会发展,当今人类文明已经进入信息化时代。由于信息传播速度加快,大量数据信息会广泛存在于社会各个领域,因此从复杂的数据系统中找到有效数据进行预测与决策分析就具有一定的挑战性。数据挖掘技术是信息化时代进行数据分析常用... 随着社会发展,当今人类文明已经进入信息化时代。由于信息传播速度加快,大量数据信息会广泛存在于社会各个领域,因此从复杂的数据系统中找到有效数据进行预测与决策分析就具有一定的挑战性。数据挖掘技术是信息化时代进行数据分析常用的一项技术,它能够快速从海量的信息数据中挖掘出可以作为预测与决策分析依据的有效数据。数据挖掘技术具有高度的合理性和科学的严谨性,可以作为经济社会发展的技术支持。通过现阶段各个行业预测与决策分析现状,充分利用数据挖掘技术的优势可以避免产生数据浪费现象,从而提高医疗业、零售业、保险业等行业的工作效率,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 数据挖掘技术 预测与决策分析 应用
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超深破碎型地层岩石力学参数的大数据预测模型
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作者 周舟 李犇 +1 位作者 耿宇迪 肖锐 《石油钻探技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期91-96,共6页
超深储层油气资源丰富,是目前油气开发的重点,但是储层岩体破碎和非均质性强,传统的预测储层力学参数方法误差大,对工程设计和施工造成很大的困难。基于大量试验和现场施工数据,分析了储层测井数据、储层裂缝数据、岩石力学数据的相互联... 超深储层油气资源丰富,是目前油气开发的重点,但是储层岩体破碎和非均质性强,传统的预测储层力学参数方法误差大,对工程设计和施工造成很大的困难。基于大量试验和现场施工数据,分析了储层测井数据、储层裂缝数据、岩石力学数据的相互联系,建立了基于岩石力学性质-地质储层特征-测井解释之间物理关联的多参数约束;开发了多元非线性回归拟合算法模型,形成了超深破碎型储层全储层段岩石力学参数预测模型。该预测模型克服了破碎型地层数据量少导致的计算误差大的难题,能明确全储层段岩石力学参数,与实际工程施工参数相比预测准确度达90%以上。研究结果为超深破碎型地层钻完井安全施工提供了技术支撑。 展开更多
关键词 岩石力学 破碎性地层 大数据分析 非线性拟合 数据增广 预测模型
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