搜索结果: 1-14 共查到“信息科学与系统科学 预测方法”相关记录14条 . 查询时间(0.195 秒)
基于多模态特征子集选择性集成建模的磨机负荷参数预测方法
多模态机械信号 特征子集 选择性集成 磨机负荷参数
2024/1/22
如何融合球磨机系统研磨过程所产生的多模态机械信号构建磨机负荷参数预测(Mill load parameter forecasting,MLPF)模型是当前研究的热点.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征子集选择性集成(Selective ensemble,SEN)建模的MLPF方法.首先,对多模态机械信号进行时频域变换得到高维频谱数据;接着,采用相关系数法和互信息法对多模态频谱进行线性和非线性...
北京大学信息科学技术学院电子学系雷易鸣、北京大学第三医院妇产科郭红燕与合作者在基于机器学习辅助的人类卵巢癌耐药性预测方法研究领域取得重要进展（图）
基因相互作用 蛋白质结构 基因测序技术 信息领域 人类卵巢癌耐药性
2021/9/1
基因相互作用是指个体基因与其他基因共同影响蛋白质结构和生物学过程的现象，对于揭示基因及其对应蛋白质之间的功能关系有着重要作用。在复杂疾病的基因研究中，基因相互作用一直以来都是较大的难点。在基因测序技术快速发展的今天，如何利用有限样本数量对化疗耐药性和大量基因之间定量关系进行准确预测，不但是临床医生关注的重要问题，也成为医学和信息领域交叉研究的重要课题。
故障物理与粒子滤波融合的锂电池寿命预测方法
剩余寿命预测 锂离子电池 粒子滤波 故障物理建模
2020/10/27
在锂电池使用过程中，其容量随着使用条件的差异以不同的速率衰减，导致逐步老化直至失效，提出了一种故障物理与粒子滤波融合的锂离子电池剩余寿命预测方法，融合数据驱动法和故障物理模型法的优势，充分利用锂电池动态机理模型和测量数据，首先建立电池物理参数（即正极活性材料有效质量，正极锂离子耗损容量）与退化容量之间的模型框架，借助粒子滤波方法对描述电池物理参数的经验模型进行参数估计，实现对锂电池剩余寿命的预测。...
基于改进GNN的导引头DSP性能预测方法
灰色预测模型 BP神经网络 预测精度 性能预测
2020/8/17
利用传统灰色预测模型和BP神经网络算法对某型机载导弹导引头DSP性能进行预测时往往存在预测精度不高和运算速率较慢的问题，为提高灰色GM(1,1)模型数据光滑度，减小样本偏差和提高样本适应性，采用幂函数法和新陈代谢法结合的方法对灰色GM(1,1)模型进行改进。同时，将BP神经网络动量因子调整成变量、对学习速率取值进行调整，来提高模型运算速率，保证以最大速率进行网络训练。改进后的灰色BP神经网络组合模...
提出一种基于Prophet框架的银行网点备付金预测方法，即HC方法(holiday changepoints method)。首先以银行网点交易流水数据为基础，统计每个现金备付周期内的交易存取款额指标，并进行标准化得到备付金时间序列；然后，构建非周期性的节假日列表和趋势转折点列表，利用Prophet框架完成对这2类列表中特殊点的特征计算，有效解决“异常值”和“拐点”的预测问题；最后，结合可视化技术...
基于动态记忆反馈的改进ELM故障预测方法应用研究
极限学习机 动态递归 故障预测
2015/5/19
随着工业系统复杂性的逐步增加, 对故障预测的实时性和准确性提出了更高的要求. 对此, 提出一种基于动态记忆反馈的改进ELM神经网络模型进行故障预测. 此模型在结构上增加了反馈层用于记忆隐含层输出, 并从反馈层记忆的信息中提取数据变化趋势特征, 从而动态更新反馈层的输出权值. 通过对非线性动态系统的下一时刻输出进行预测, 并对预测输出进行诊断, 达到故障预测的目的. 通过人工数据Sinc 验证和TE...
基于直觉模糊线性方程组的IFTS 预测方法
直觉模糊集 时间序列 线性方程组
2014/5/7
针对模糊时间序列预测理论对不确定性数据集的实时模糊变化趋势研究存在的不足, 规范了直觉模糊时间序列的定义, 提出了基于直觉模糊线性方程组的直觉模糊时间序列预测方法. 所提出的算法将模型的求解转化为一系列带有约束的线性规划问题, 准确地反映了序列数据随时间发展变化的模糊关联规律, 简化了预测模型的复杂度, 提高了时间序列预测的精度, 扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围. 最后, 通过仿真实验验...
故障预测是实现视情维修策略的基础. 不确定性问题在故障预测中普遍存在, 对此, 总结了基于不确定性的故障预测方法的关键问题, 并以不确定性属性的特点将现有故障预测方法分为基于随机性、模糊性、灰性及混合不确定性等4 类. 综述了各类方法的研究现状与不足, 并展望了基于不确定性的故障预测方法的发展趋势, 探讨了基于区间不确定性的故障预测方法的可行性.
针对支持向量回归(SVR)方法对突变故障预测精度较低的问题，提出了一种改进的自适应增强算法(AdaBoost)提升SVR故障预测性能。该方法通过AdaBoost算法获取训练样本中突变点的权重并构造加权支持向量回归机增强突变点的训练，以提高对突变故障预测精度。利用自适应权重裁减方法剔除权重较小的样本点，来提高算法的训练速度。将本文方法用于发动机磨损元素的时间序列预测中，一步预测相对误差达到了0.02...
一种基于概念格的用户兴趣预测方法
协作过滤 概念格 个性化推荐 决策理论
2013/12/12
传统协作过滤方法将用户所有属性不加区分地用于计算相似度寻找最近邻,推荐效果不太理想。本文提出了一种基于概念格的用户兴趣预测算法。首先,从用户访问日志中抽取用户资源访问的形式背景,构建该形式背景的概念格;其次,选择合适的滑动窗口来限定用户的当前访问内容,据此识别出用户当前的独立偏好;最后分别计算独立偏好对待排序文档的推荐效用,通过加权计算用户当前所有兴趣所反映的个性化资源偏好,进行用户兴趣预测。该方...
基于I-GM(0,N)模型的干线客机价格预测方法
干线客机 价格预测 灰关联分析 概念设计阶段
2013/2/22
针对概念设计阶段干线客机相关信息难以获取的特点, 利用整机价格与性能参数的相关性和 利用灰关联分析筛选出了影响飞机价格的关键性能参数; 通过确定排序基准序列, 建立了基于特征序列内部空穴点预测的I-GM(0, N)模型. 在案例分析中利用该模型对我国X型新研干线客机的目录价格进行预测, 并对各现役干线客机的目录价格进行模拟. 误差分析和精度检验证明模型的模拟结果较好, 并可以预见模型对我国X型客机...
基于影响因子的供应链协同预测方法
供应链 协同预测 影响因子
2010/9/27
探讨了影响因子在时间序列预测中的作用,提出了基于影响因子的供应链协同预测方法并进行了实证 研究,依据企业历史实际销售数据分层级分区域分别提取了春运因子及停车检修、小修因子并进行了量化, 同时在企业的销售预测值中进行了还原. 实证研究表明:影响因子对供应链销售预测具有重要作用, 对其加以利用可以大大提高分预测及总预测的精度并体现协同预测的思想;有利于对供应链的隐含或显著信息 加以利用,有利于将供应链...
一类动态需求问题的预测方法
分布参数系统(DPS) 需求函数 需求预测
2008/12/12
本文将某类耐用消费品的消费过程视为一个带有边界控制的DPS,应用DPS理论,结合
人口增长规律、人口政策及消费现状,提出了一种新的需求预测方法,并给出一个实例.
基于人工神经网络的间歇蒸煮终点预测方法
2007/7/28
期刊信息
篇名
基于人工神经网络的间歇蒸煮终点预测方法
语种
中文
撰写或编译
撰写
作者
李向阳,朱学峰,刘焕彬
第一作者单位
华南理工大学自动化科学与工程学院
刊物名称
计算机与应用化学
页面
18(2):117-122
出版日期
2001年
月
日
文章标识(ISSN)
1001-4160
相关项目
制浆造纸蒸煮过程的软测量技术与优化控制研究