广西财经学院新一届学术委员会成立第一次会议顺利召开

根据《广西财经学院学术委员会章程》及《广西财经学院学术委员会选举办法》的有关规定,我校召开学术委员会委员选举大会,最后经民主推荐,学校党委会审定,第四届学术委员会成立,并于6月27日下午在学校召开了第一次会议。     

基于地图大数据的邮政业多快件末端投递路径优化方法

在信息技术飞速发展的背景下,如何利用地图交通大数据统筹规划末端配送,满足多快件寄送的个性化需求成为邮政业的研究热点.文章综述了地图大数据、智能路径规划等研究成果,提出了多快件末端投递路径规划的研究切入点,基于百度LBS开放平台、Floyd算法构建了智能路径优化系统.     

基于PID算法的热熔胶温度控制

阐述热熔胶系统原理,编制基于PID算法的温度控制功能块,使用简单、调试方便,提高了热熔胶系统温度的精度。     

基于BPNN-AdaBoost的隧道交通事故数预测研究

为了对高速公路隧道网进行综合全面的分析,预测交通安全的变化趋势,从而为评价区域交通安全形势题提供依据,本文基于BPNNAdaBoost组合模型对山西省高速公路隧道交通事故数进行了预测。设计了BPNN-AdaBoost的模型为预测不同隧道在不同年份的事故数,所用输入变量包括所在隧道的线形因素、交通因素以及往年历史事故信息等信息。模型的测试结果表明,BPNN-AdaBoost组合模型取得了较好的预测精度。本文还将BPNN-AdaBoost模型的预测精度与不经改进的BP神经网络进行了对比。结果表明,对于MAE、RMSE以及两起误差范围内的准确率3个指标,BPNN-AdaBoost模型均优于BP神经网络,说明BPNN-AdaBoost模型能很好地应用于事故预测中。     

基于模糊多属性群决策的维护方式选择研究

维护方式选择是维护管理中的重要工作之一,合理的维护方式既能达到保障设备的稳定运行,又能同时兼顾其它各个方面的要求.由于对维护方式的评价涉及多个部门、人员和属性,有些指标只是一个模糊的概念,因而采用模糊多属性群决策的方法对维护方式进行优先抉择.本文结合A公司的设备维护方式选择问题,尝试使用模糊多属性群决策折衷算法求解最佳...     

用神经网络对开式冷挤压极限变形程度的预测

给出了基于 BP网络的极限变形程度预测的分析方法 ,得到了开式冷挤压εmax神经网络计算结果 ,与实验结果比较 ,其精度较高 ,证明了神经网络模型在开式冷挤压工艺中应用的可行性。     

电力系统无功优化方法分析

本文介绍了无功优化的历史,总结了各种无功优化模型,分析了静态、动态两种无功优化方式,比较了当前存在的多种优化算法,提出了目前电力系统无功优化研究中存在的问题及发展趋势。     

基于社群挖掘及决策树模型的欺诈团伙检测

当前,团伙欺诈模式越来越普遍,不同场景、不同业务对应的欺诈行为也越来越多。根据实际业务场景,基于套现欺诈用户更易和套现欺诈商户有所关联,形成聚集效应的团伙欺诈假设,通过构建商户—用户交易行为二分图,建立模型评估指标体系,对比不同社群挖掘算法fastgreedy算法、infomap算法、walktrap算法效果,最终在满足运行速度最快的基础上,用fastgreedy算法挖掘出社群最具区分度。针对挖掘出的社区,通过构建社区相关特征变量以及用户商户特征变量,设定好、坏社群标签,使用机器学习中的决策树模型,将社区结果进行分级,找出最坏的社群聚集群体。     

基于微波车检器的动态交通事件检测系统

从软件设计与实现的角度出发,以满足河北省高速公路路网监控对交通事件检测的需求为目标,探讨了基于微波车辆检测器的高速公路动态交通事件检测系统的设计方案,阐述了系统软件结构及各模块的功能与实现方案,介绍了应用于该系统的交通事件自动检测算法系统通过采集微波车辆检测器的交通数据,运用AID算法进行动态交通事件检测,并配合使用全程监控摄像机进行人工核实,使交通事件可以得到全天候快速检测及确认,并根据事先做好的预案进行事件处理。