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[期刊] 工业技术经济
[作者]
刁凤琴 诸克军 贺勇
石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。论文提出了基于最近邻径向基——马尔可夫理论的石油产量预测模型,将该模型应用于江汉油田作实证分析,并与传统的灰色模型预测结果作对比分析,得到令人满意的产量预测效果。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
沈雁 聂清 袁庆达 杨晓雁
文章将逆向物流系统近似地看作为一个具有吸收态的马尔可夫过程,运用马尔可夫过程原理预测和分析了逆向物流系统中,系统从原始状态经过若干步转移后,回收物料到达各节点的概率;逆向供应链上某一节点处的回收物料进入吸收态的概率;回收物料从逆向供应链的某节点进入该系统,在各节点停留的平均时间和物料最终被系统吸收所需的平均时间。
关键词：
逆向物流 马尔可夫过程 预测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
董淑华 邢贞相 娄丹 张玉国 张涵 郭皓
为提高短期降水量预测的精度,尤其是汛期降水量的准确估计对防洪减灾以及水资源管理都具有很重要的指导意义。将具有较强非线性映射能力的人工神经网络技术用于汛期降水量预测,更符合降水量的随机相关特征,能切实提高其预测精度。将基于密度参数改进传统K-均值算法与径向基函数神经网络(radial basis function,RBF)耦合,提出了一种新的短期降雨量预报模型。并将所构建的模型应用于黑龙江省双鸭山市汛期月降雨量预报中进行验证。RBF神经网络是一种泛化能力较强的前馈型神经网络模型;密度参数可以通过寻找聚类中心
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张建龙 解建仓 韩宇平 申瑜
【目的】建立更为理想的洪峰大流量预测模型。【方法】针对目前大部分预测模型对洪峰大流量数值预测结果不太理想的问题,根据自然界中普遍存在的混沌现象,在对洪水系统进行混沌识别的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络(RBF)的预测模型,将实测洪水序列进行相空间重构得到训练样本,利用MATLAB 7.0工具箱确定网络结构。【结果】将所建立的RBF模型用于汾河石滩水文站2004年最大洪水的预测,结果表明,该模型预测结果的合格率、平均相对误差、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe系数(NSC)分别为100%,4.69%,0.9793,4.2260和0.9552,而传统V...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孙新新 莫淑红 沈冰 刘敏 李亚娟
径流预测在区域水资源规划中发挥着重要作用。基于径流过程不确定性、不精确性的特点,利用资料系列的均方差方法把径流序列分为不同的状态。在此基础上,采用统计方法,建立转移概率矩阵,以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫模型预测径流状态,并根据模糊集理论中的级别特征值预测径流量。最后把改进后的马尔可夫预测模型应用于宝鸡市的渭河径流丰枯状态及年径流量的预测中。1998￣2000年径流量预测的相对误差分别为3.64%,7.50%和1.00%,结果较好。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张秀华 赵伟
根据径向基神经网络的自组织、自学习和自适应等特性,提出了基于径向基神经网络的数字馆藏质量评价方法,建立了评价模型,运用该模型对山东省烟台和威海地区的5所高校图书馆的数字馆藏进行了质量评价。通过MATLAB仿真试验结果分析,证明了其可行性和有效性。
关键词：
径向基 神经网络 数字馆藏 质量评价
[期刊] 商业研究
[作者]
周泰 王亚玲
对区域物流需求量进行合理、精确地预测,能为政府部门科学制定物流规划、合理配置物流资源提供决策支持和依据。在对影响区域物流需求的多种因素进行全面分析以及物流需求量指标合理选取的基础上,采用径向基函数神经网络构建区域物流需求量的非线性预测模型,并以四川省相关统计数据为基础,对区域物流需求量进行了预测,取得了满意的预测结果。研究表明:该预测模型较全面地反映了区域物流需求量的变化规律,预测精度较高,泛化能力强,预测结果具有较高的可信性。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
吴明 姚尧 贾冯睿 王雷 高艳波
针对城市生态压力影响因素复杂,难以对城市未来可持续发展状况做出准确判断的问题,提出了城市生态压力的径向基函数神经网络预测模型,分析了影响城市生态系统的主要因素。以抚顺市1995—2009年数据为基础,验证了模型的准确性并预测了该市2010—2015年城市生态系统的压力情况。研究结果表明:能源消耗指标是影响城市生态系统压力的主要因素;运用径向基函数神经网络模型对训练样本的拟合精度以及对测试样本的仿真精度分别达97.91%和94.16%;抚顺市2015年的人均生态足迹、生态承载力和生态赤字分别达到7.013、0.523和6.49 hm2/人。
[期刊] 统计研究
[作者]
聂斌 胡雪 王曦
空气质量数据具有在时间上连续、空间上相关的特点,这提高了异常点识别的难度。本文提出在时间维度上运用移动平均法,在空间维度上运用反距离加权法对观测值进行预测并求残差的解决思路,从而将时空数据的异常点识别问题转化为二维残差值的异常点检测问题。通过仿真验证表明新方法具有良好的检出力。最后将新方法应用于北京市实际观测数据,取得了满意的识别效果。
关键词：
空气质量 时空数据 异常点识别 最近邻
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟东霞 魏晓光 柳凌燕
针对不平衡数据集中的少数类样本在实际应用中分类准确率较低的问题，提出一种利用多数类样本的自然最近邻进行欠采样的数据处理方法。自然最近邻算法根据每个样本的分布特征动态地为样本选择数量不同的自然最近邻样本，通过自然最近邻的个数反映样本分布的疏密程度。文章所提方法先计算多数类样本在整体数据集中的自然最近邻，根据自然最近邻情况移除多数类中的噪声样本和局部密度较小的样本，再计算剩余样本的相似度，保留密集区域中的代表性样本，去掉部分冗余样本，获得平衡数据集。该方法的计算无须预先指定参数，减少了欠采样过程中多数类分类信息的损失。对比实验利用支持向量机对不同欠采样方法平衡后的12个数据集进行分类，结果表明此方法在大多数数据集上具有较优的分类性能，提升了少数类样本的分类准确率。
关键词：
不平衡数据集 欠采样 自然最近邻
[期刊] 统计研究
[作者]
聂斌 胡雪 王曦
空气质量数据具有在时间上连续、空间上相关的特点,这提高了异常点识别的难度。本文提出在时间维度上运用移动平均法,在空间维度上运用反距离加权法对观测值进行预测并求残差的解决思路,从而将时空数据的异常点识别问题转化为二维残差值的异常点检测问题。通过仿真验证表明新方法具有良好的检出力。最后将新方法应用于北京市实际观测数据,取得了满意的识别效果。
关键词：
空气质量 时空数据 异常点识别 最近邻
[期刊] 统计与决策
[作者]
王娟 熊巍
网络和电子商务的发展,促进了推荐系统的应用。最近邻推荐算法有很直观的解释而在推荐系统中发挥着巨大作用。随着海量数据的可获得性,传统的推荐算法在推荐系统中表现不佳。矩阵分解作为一种新的推荐算法极大地提高了稀疏评分矩阵的推荐质量。文章将矩阵分解的结果应用于基于用户的最近邻推荐系统,其优势在于充分考虑了用户与项目及用户之间的联系。将该方法应用于书籍评分数据,提高了预测精度且能对结果作出很好的解释。
关键词：
推荐系统 矩阵分解 个性化推荐 稀疏矩阵
[期刊] 情报学报
[作者]
史伟 薛广聪 何绍义
针对微博短文本评论，基于情感分析技术，从情感类转移等角度实现对网络舆情演变趋势的预测。本文以突发事件“新冠肺炎疫情”初期的相关微博评论文本作为研究对象，基于扩展关联规则Apriori算法和马尔可夫链提出一种新的方法，即偏差规则马尔可夫模型（the deviation rules Markov model,DRMM）。该模型分析了网民情感类间的相关性和转移性，通过计算不同的情感类转移概率、构建时变的情感状态转移矩阵对疫情初期网民情感状态的变化趋势进行预测。实验采取平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和均方根误差（root mean squared error,RMSE）来衡量模型预测值与真实值之间的误差。研究结果表明，该模型具有较好的有效性和准确性，预测值和真实值的拟合效果在预期范围之内。
[期刊] 物流技术
[作者]
牛芳兵
将灰色模型与马尔可夫预测模型结合起来,选取货运量作为指标,以2001-2011年的历史数据作为依据,对山东省未来四年的物流需求规模进行了定量预测,并结合山东省的具体情况进行分析,提出山东未来几年的物流市场呈现兴旺状态,进一步为山东省今后的物流发展规划提供了理论依据。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
何自立 杨建国 靳国云 刘云峰 梁倩 马孝义
【目的】基于组合预测思想,结合灰色理论与马尔可夫预测方法的特点构建一种新的预测模型,为大坝沉降量的中长期预测提供支持。【方法】通过对传统灰色系统模型的优化改进,简化建模步骤并提高模型预测精度。在此基础上,借助于马尔可夫模型处理时间序列的随机性波动,克服灰色模型对随机波动性大的序列预测精度较低的局限性,并利用新信息优先原理,构建新维无偏灰色马尔可夫组合预测模型。将构建的新维无偏灰色马尔可夫组合模型应用于大坝沉降量的预测。【结果】构建的模型预测平均误差由原来的1.7%降低为1.0%,且预测误差的变化波动性减小。同时,随着预测期数的增加,相对于传统灰色模型,改进后的组合模型的预测精度进一步提高。【结...
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