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。     

基于动态WSN中分簇脉冲耦合时间同步开销研究

动态无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）在时间同步收敛速度最快情况下,为减轻网络负担、通信开销,提高时间同步速度,使同步具有针对性和方向性。文章根据MPCOs模型得到参数最优情况下,再利用分簇算法将网络分成若干份,最后根据移动式脉冲耦合振荡实现动态WSN时间同步。通过仿真验证C-MPCOs算法明显比MPCOs同步周期缩短了1.670 9 s。     

基于改进蚁群优化算法求解应急物资库存路径问题

建立以预测需求为导向进行补货的应急物资库存路径问题的模型作为应急物资库存路径问题的通用模型.模型中采用预测需求函数作为补货的基础,避免单独使用OU补货政策导致补货过度僵化脱离实际.运用改进蚁群优化算法对模型进行求解,在蚁群优化算法中结合遗传算法中的多种操作,避免蚁群优化算法过早陷入局部最优,扩大其搜索域从而提高算法的性...     

创新赢取 低剂量未来

20多年来,我们一直开发减少CT辐射剂量的技术,最近我们推出了SOMATOM Definition Flash。与五年前发布的数据相比,该系统能够将心脏检查的剂量减少10~15倍。采用该项技术,目前能够以低于1mSv的辐射剂量对心脏进行扫描。这项技术开辟了疾病预防新的市场化应用。另一方面,剂量减少技术只有在不对临床工作流程产生负面影响的时候才会被接纳。过去两年来,计算机断层扫描迭代重建算法已经成为一个非常热门的话题。但是当推出一项新技术时,必须确保它适合临床工作流程,否则将不被     

软件雷达接收系统解调的一种可行结构

本文提出软件雷达接收系统的构想思路;同时文中提供了一种软件雷达接收系统解调的设计方案,包括硬件构成以及软件算法的介绍。     

矿产资源/储量估算法在煤矿中的应用探讨

大比例尺矿床统计预测中,矿产资源量的估算是矿体定位预测的前提,本文在论述含煤地层中资源储量的估算和核实方法基础上,根据研究区井田地质特征选取适当的计算公式,确定公式中不同的参数,得出储量计算的结果,并使用计算机进行抽检,进行数值复核,检验估算结果的可靠性。     

时滞BAM神经网络稳定性分析

本文介绍了神经网络理论知识≯并重点分析了时滞BAM神经网络的稳定性,给出了平衡点、唯一的判据和全局渐近稳定判据。     

数据结构中图的深度优先遍历算法与实现

图是一种复杂的数据结构。它的存储与遍历比线性表复杂。本文讲述图的邻接表存储方法,以及基于邻接表的的深度优先遍历方法和其算法实现。