基于改进的马尔科夫链模型的河流径流预测研究

针对传统马尔科夫链模型不能考虑各因子权重的局限,文章引入自相关系数作为各因子权重,对传统马尔科夫链模型进行改进,并将改进的马尔科夫链模型进行径流预测。研究结果表明:改进马尔科夫链模型可提高方程的收敛性和预测精度,改进的马尔科夫链模型径流预测精度明显好于传统马尔科夫链模型的预测精度,预测值与实测值相关系数高于传统马尔科夫链模型。研究成果对于区域径流的数学模型预测具有较好的参考价值。     

基于可变参数模型的我国能源动态边际效率研究

能源经济效率是衡量经济发展过程中能源消耗量的一个重要指标,为了更好地度量各能源品种对经济产出的贡献程度,文章引入了能源边际效率的概念,并根据基于状态空间的可变参数模型对我国煤炭、石油及天然气的边际效率进行了探索性的定量研究。研究结果表明,能源边际效率能够很好地解释我国的能源利用水平,这对于推动我国能源结构调整、提高整体能源效率,进而制定有针对性的节能政策具有积极意义。     

基于马尔科夫链在输变电工程综合造价指数预测中的应用

经济预测是企业决策的前提与基础,在经营管理实践中。经常会遇到企业投资预测和决策的问题,运用马尔科夫链可以较好地进行市场经济预测。本文探讨了马尔科夫链的预测技术,分析验证输变电工程综合造价指数的发展趋势符合马尔科夫链特性,通过建立马尔科夫链模型,对2012年陕西电网110kV输变电工程综合造价指数进行预测和判断。以输变电综合造价指数作为项目投资决策的依据,探讨利用马尔科夫链在项目投资造价的模型建立。较为量化地预测了电网建设项目投资趋势。     

基于改进的信号灯预警模型的城市智慧供应链发展动态预测研究

在国家大力推动供应链创新与应用的背景下,许多城市纷纷开展供应链创新试点,城市智慧供应链已经成为检验城市发展水平的重要因素。开展城市智慧供应链发展水平动态预测有助于帮助城市认识其智慧供应链的发展水平,识别薄弱环节,促进城市智慧供应链的可持续发展。为此,本文基于改进的信号灯模型构建了中国城市智慧供应链的预警框架。（1）从智慧基础设施建设情况、人力资源投入情况、资金投入情况、企业创新4个维度构建了城市智慧供应链发展的评价指标体系;（2）基于信号灯模型识别了4个评价维度下二级指标的信号灯状态;（3）利用层次分析法改进了信号灯模型的权重设置环节。本文判别了不同二级指标的重要程度,计算得到综合警情指数,并给出预警信息,为政府部门提供智慧供应链的发展建议。     

基于知识链的知识提炼模型研究与设计

正当前,知识管理因其对企业持续创新、高速发展、保持永久竞争力方面的重要作用,越来越成为重要的研究与实践内容之一。作为知识密集型、智慧密集型的航天企业,尤其是面临着研制周期短、质量要求高,以及军民融合、市场化转型、二次创业等时代浪潮,如何充分利用当下已经积累的、正在产生的海量多源异构型知识,对更加高效、高质量地完成航天任务、传承航天文化和精神具有十分重要的意义。知识可充分利用的前提是有效的处理和分析,     

基于EVENT改进模型的碰撞风险研究

为了降低飞机的碰撞风险、提高空域利用率,将碰撞模板优化为长方体与圆柱体的组合形状,更加贴近飞机的真实形态,并在经典EVENT碰撞模型的基础上,将改进后的碰撞模板与平面间隔层结合,分别建立纵向、侧向、垂直3个方向上的改进EVENT碰撞风险模型。最后,引入"翼龙"Ⅱ无人机的相关数据进行Matlab仿真验证,分别运用改进EVENT碰撞模型和经典EVENT碰撞模型对碰撞风险值进行评估对比。结果表明:改进模型能够有效降低计算冗余,减少飞机的碰撞风险;改进模型的碰撞概率约是经典模型碰撞概率的70%,改进模型对飞行碰撞概率的计算更符合实际。研究成果可在相同的安全目标风险条件下,得到更加准确的碰撞概率,为航路科学规划提供科学依据。     

基于知识的动态能力演化模型研究

本文提出了一个基于组织知识的动态能力演化模型。在分析了能力的知识构成 ,并提出企业能力改变的 1 8种维度的基础上 ,本文认为动态能力的演化主要是围绕变异、内部选择、传播和保持四个阶段循环进行。在循环过程中 ,交织着认知性努力与行为性努力 ,并且不断进行新的经营惯例的产生与运用 ,整个过程是一个学习性惯例过程     

基于时变参数的金融科技扩散模型研究

创新驱动战略下金融科技对传统资源配置模式的突破,对于降低企业财务风险乃至经济高质量发展而言都有着重要的价值和意义。本文改进了传统时变参数的Bass模型,提出基于时变参数的金融科技扩散模型FinTech-Bass,以某产业链金融平台数据实证分析金融科技行业整体和企业内部金融科技发展对企业成长性与盈利性的影响。研究结果表明,提高金融科技发展在时间序列上实现了由促进用户数量增长到增强盈利能力的效能转变。由此可见,企业应加大金融科技领域资源投入,促进传统金融业务转型升级,通过集聚用户规模、扩大金融业务市场规模等提升企业竞争力。本研究为金融科技的发展优化、提高金融服务实体经济、降低微观主体财务风险提供了借鉴与启示。     

利用混合改进的遗传算法反演F-X模型参数

构建混合改进的遗传算法(GA),实现F-X模型参数反演,以期为非饱和渗流机制研究提供指导.以F-X模型中的系数a、m、n以及饱和体积含水量θs作为模型参数,以简单十进制遗传算法为基础,融入优体克隆操作等算子,形成混合改进的遗传算法;采用已有数据进行算法验证,对不同干密度土样的F-X模型参数进行反演,明确模型参数与干密度...     

基于改进TOPSIS法的供应商选择模型研究

为有效地帮助企业快速找到合适的供应商合作伙伴,采用直觉模糊集、评分函数等方法对TOPSIS评估法进行优化,并以此为基础建立了一种供应商选择模型。首先,采集和评估供应商的产品质量、产品价格、产品交货的可靠性、供应位置、财务情况、库存水平、劳资关系、发展能力和技术能力等相关信息,由专家给出主观评估信息,汇总为综合属性值;然后,通过直觉模糊熵确定各评估指标的权重;最后,综合考虑供应商选择决策过程中的多个目标和标准,应用改进TOPSIS法的对供应商进行分类选择。结果显示,基于改进TOPSIS法的供应商选择模型能够较准确地反映出各供应商的真实水平和对企业的潜在价值,可以有效地解决不确定条件下对供应商的选择问题,提高了供应商选择结果的可靠性。改进后的模型简便易行,具有良好的稳定性,对于合理制定企业供应商选择标准以及进一步优化决策模型具有一定的借鉴意义。     

基于语音识别的语种识别研究

围绕语种识别进行研讨,并采用Langid工具进行实验。由于在多语音语言识别系统中扮演着重要角色,所以在信息检索、国家安全和军事领域具有重要的作用。     

基于改进TOPSIS法的健康评价模型研究

当前卷烟工业设备自动化程度高、设备关联性强,功能结构复杂,行业广泛采用的基于周期性的计划性维护体系,容易产生过修和欠修问题,难以保障烟草装备的可靠性水平。结合卷烟厂设备管理的实际需求,构建TOPSIS模型作为健康状态评价的核心算法,并引入熵权法确定权重以此提高模型科学性。最后通过案例分析验证该模型可用性,为设备维修保养的决策方案提供依据。     

基于ANFIS的水环境质量参数COD预测模型研究

水质预测是水环境安全管理的重要方式和手段。以浑河大伙房水库库口地表水为检测对象,建立ANFIS预测模型对该河段水体COD含量进行了预测研究,结果显示模型预测值和实际值之间具有良好的拟合性,说明模型本身具有较好的预测能力和准确性。     

改进的PSO-RBF模型在土壤水入渗参数非线性预测中的应用研究

引入改进的PSO-RBF模型,并结合辽宁中部土壤水观测试验区的试验数据,对Grenn-Ampt土壤水入渗模型参数进行非线性预测研究。结果表明:改进的PSO-RBF模型对土壤入渗参数非线性预测精度高于传统PSO-RBF模型,各参数预测值和试验观测值误差分别提高17.4%和11.1%;改进的PSO-RBF模型预测的各土壤水入渗参数和土壤物理参数间的相关系数均达到0.6以上。研究成果对于土壤入渗模型参数非线性预测方法提供参考价值。     

辽西水土流失动态监测模型的改进与应用

文章基于2m分辨率卫星遥感影像数据,采用改进的水土流失监测模型,对辽西水土流失进行动态分析.相比于改进前,改进模型可将水土流失计算误差降低20％以上.研究成果已应用到辽宁省小流域综合治理规划中,对推动小流域综合治理从常规治理到精准治理转型升级具有重要的支撑作用.     

基于加权系数的插值算法研究

插值运算作为一种标准的运算方法在图像处理领域,尤其是在图像的放大、旋转和卷积处理过程中有着广泛的应用。插值核的选取要考虑到计算速度和数学精度的要求。在本文中,提出了一种新的插值算法,引入8个加权系数,通过它们可以得到一个加权公式。通过软件编程实现该算法,以此算法处理后,图像效果得到了较为显著的改进,并且可有效减轻图像边缘锯齿现象。     

基于改进小波神经网络模型的汤河含沙量预测研究

本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测。研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河流含沙量预测中,模拟的含沙量相对误差符合含沙量预测规范精度,可用于河流含沙量预测。研究成果对于河流含沙量预测提供参考价值。     

产业结构对煤炭消费的影响及实证分析--基于可变参数状态空间模型的动态研究

通过协整检验和状态空间模型等方法对产业结构和煤炭消费进行了实证研究。研究结论表明,产业结构和煤炭消费之间存在着协整关系,表明两者之间有长期均衡关系,第二产业对煤炭消费的拉动力度要明显大于第三产业对煤炭消费的影响,存在产业结构到煤炭消费的单向Granger因果关系。从方差分解结果可以看出,煤炭消费自身的贡献率逐步减退,第一产业和第三产业对煤炭消费的影响逐步提高,随后该影响逐步下降并趋于平稳。从状态空间模型来看,第一产业对煤炭消费的影响基本上负影响。第二产业对煤炭消费的边际影响自1986年之后持续增长,显示出第二产业对煤炭消费的拉动作用非常明显,而第三产业对煤炭消费的边际影响自1986年之后呈下降趋势。这说明,煤炭消费主要还是依靠第二产业的发展,如果进行相应的产业调整和结构优化升级改造,那么煤炭消费量会呈现下降趋势或者增幅有所下降,有利于国家的能源消费的转型升级和低碳经济发展。     

基于GLUE方法的沈阳市雨洪模型参数不确定性研究

文章通过构建SWMM城市雨洪模型对沈阳市雨洪过程进行了预测模拟,并针对模型参数的不确定性利用GLUE方法进行了分析。研究表明:本文所构建的不确定性预测模型能较好地反映沈阳市在2015—2016年的雨洪实际状况,预测结果与区域实际状况高度吻合;河道与城市管道的曼宁系数是影响研究区域雨洪预测结果的关键因素;对参数不确定性进行分析时可依据敏感性特征并结合GLUE理论进行研究,研究成果可为提高沈阳市雨洪预测分析的准确性提供决策依据和理论支持。     

基于改进遗传算法的造价模型优化

基于遗传算法的造价优化管理,是进入现代化管理后迅速发展起来的一项先进造价管理技术。基于改进遗传算法可以提高造价管理工作效率、降低总成本,同时基于改进遗传算法的造价模型优化,可以为国内各大型建设工程项目带来非常可观的经济效益和社会效益。本文将重点对基于改进遗传算法的造价模型优化,进行深入的分析与探讨。