Forecasting sales using online review and search engine data: A method based on PCA–DSFOA–BPNN

Traditional sales forecasting methods are mainly based on historical sales data, which result in a certain lag. The relationship between sales volume and its influencing factors is intricate and often non-linear. In view of this, we propose a novel product forecasting method using online reviews and search engine data. Firstly, a dictionary-based sentiment analysis method is developed to convert the textual review concerning each attribute of the product into the corresponding sentiment score. And by combining the prospect theory and relevant online review data, sentiment indices in each period are calculated. Subsequently, data of product-related Baidu search words with different lag orders are collected and screened by time difference correlation analysis. Finally, the forecast model, PCA–DSFOA–BPNN, is constructed by combining the principal component analysis (PCA), the back propagation neural network (BPNN), and the improved fruit fly optimization algorithm (DSFOA), in which sentiment indices, Baidu search data, and historical sales volume are input data. Taking the monthly sales forecast of 14 automobile models as a case study, we observe that the proposed forecast method can effectively improve the forecast accuracy with good robustness.     

CFM56-7B发动机防冰系统浅析

本文主要以波音737NG(CFM56-7B)飞机为例,通过对发动机结冰形成原因及危害的介绍,阐述了发动机防冰的重要性,同时对发动机防冰系统的工作原理,相关部件的失效模式做了详细的分析,并针对该系统在航线维修工作中经常发生的故障提出了排故建议。     

基于虚拟样机技术的摩托车发动机减振研究

摩托车行驶时的振动大小不仅影响摩托车的操作稳定性和行驶舒适性,而且严重时会影响驾驶者骑行的安全性。而引起摩托车振动的主要因素是发动机曲柄连杆机构往复运动产生的惯性力和惯性力矩,所以必须针对曲柄连杆设计相应的平衡机构,使发动机实现内部活塞往复运动时的动态平衡。根据某企业的摩托车两缸汽油发动机图纸,本文将虚拟样机技术应用于发动机减振设计过程,通过ADAMS/Engine建模并对其模型的动力学特性进行分析,依据仿真结果优化平衡机构的配置。     

汽车发动机冷却系统设计及稳定性分析与研究

汽车发动机冷却系统是汽车构造中十分重要的组成部分,本文对汽车发动机冷却系统设计及稳定性进行深入的研究分析,具体介绍了汽车发动机冷却系统的特点及工作原理。     

通用类型的航空发动机起动系统浅析

本文主要对一般类航空发动机起动系统进行分类、总结,用于提高试车效率。     

核心机加温加压进气压力控制过程研究

针对核心机加温加压试验时的进气压力控制过程,建立进气压力控制的物理模型,探究实现进气压力控制的最优控制策略,并对压力调节过程的影响因素进行分析,从而为进一步优化核心机加温加压进气压力控制提供重要参考。     

危化品储运的数字孪生系统设计

数字孪生技术近年来取得了长足的发展，其凭借对真实场景的细粒度与动态性模拟，已经广泛应用于智能建造、智慧交通、航空航天等领域。危化品的储运一直是事故的重点多发环节，然而数字孪生技术在这一领域的应用仍然较少。基于数字孪生的技术特点，首先分析数字孪生当前的技术核心与实现方式，然后阐述危化品储运数字孪生系统的基本功能，设计系统的基本架构，最后以天然气接收站为例，展示数字孪生技术在LPG槽车装卸与运输过程中的应用前景。分析表明，以数字孪生技术为底座，依托传感器获取的多源数据流，在应用层衍生满足用户需要功能的设计，能够为实现危化品储运“主动安全”提供一定技术保障。     

LNG在内燃机中的应用分析

随着中国能源结构的调整和低温制冷和绝热技术的快速发展,LNG(液化天然气)的使用越来越广泛,作为内燃机新能源是LNG应用的一个重要方面。作为清洁能源,LNG拥有占用体积小、能量储存密度大、燃烧性能好、热值高等诸多优点。从LNG的资源情况、物性特征、燃烧特征和安全性等方面介绍了LNG作为内燃机新能源的优势,从技术角度分析了LNG内燃机的特点、技术问题及展望,分析了应用LNG内燃机对环境和节能方面的贡献。     

基于WEB挖掘的虚拟企业合作伙伴选择研究

将基于WEB的文本挖掘应用到虚拟企业合作伙伴选择过程中,通过已有的网页搜集、文本过滤、信息抽取等相关文本处理技术自动提取Internet上企业的相关信息,从而为核心企业提供大量的潜在伙伴信息,缩短虚拟企业组建时间,提高核心企业市场反应速度。     

Structural transmissions among investor attention,stock market volatility and trading volumes

We employ data-based approaches to identify the transmissions of structural shocks among investor attention measured by Google search queries, realised volatilities and trading volumes in the United States, the United Kingdom and the German stock market. The two identification approaches adopted for the structural vector autoregressive analysis are based on independent component analysis and the informational content of disproportional variance changes. Our results show robust evidence that investors' attention affects both volatilities and trading volumes contemporaneously, whereas the latter two variables lack immediate impacts on investors' attention. Some movements in investors' attention can be traced back to market sentiment.