组合模型在水库泥沙淤积量预测中的应用

基于指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测四种单一模型,建立了组合预测模型,并根据某水库1997年-2012年泥沙淤积量实测数据,构建了该水库泥沙淤积量组合预测模型。实证研究结果表明,组合预测模型在有效综合各单一模型的有用信息方面具有较强的优势,模拟结果平均绝对误差百分比为2.539 3%,均高于四种单一模型的预测精度,因此组合模型具有较好的实用价值。

基于双参数寻优车联网交通流量指数平滑预测

随着我国汽车保有量持续大幅增加,交通拥堵、空气污染、能源浪费、时间延误、雾霾加重等问题日益严重。为了有效解决上述问题,对道路交通实行智能控制与管理的智能交通系统应运而生。以车流量这个道路交通拥堵重要的影响因素为研究对象,结合实际的短时交通流数据,在传统指数平滑法建模的基础上,针对其中的平滑系数和初值这两个关键参数的选取,提出了基于等步长双参数寻优的三次指数平滑改进算法。最后,依据实测的短时交通流量数据进行仿真实验,实验结果表明:改进的指数平滑模型较之于传统指数平滑模型在预测精度方面更具优势。

基于Guass-Newton法的远程教育学习兴趣趋避度模型构建

为了更好地掌握远程教育中学生的学习状态,将非线性拟合算法引入到远程教育学习兴趣趋避度模型的构建中,提出了一种基于Guass-Nenwton法的远程教育学习兴趣趋避度算法.依据实测的人脸面积与学习兴趣度量值进行实证分析表明,该算法可以较好的拟合学习兴趣趋避度中实测的人脸面积与学习兴趣趋避度值,其误差接近理想范围.