预测性能相关论文
针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题，建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟......
目的:肺癌是世界范围内造成癌症死亡的主要原因,提高肺癌生存率最有效的方法是二级预防,即早发现、早诊断和早治疗,而对于肺结节的......
本文基于太原市自2015年至2020年上半年,有关空气污染物浓度及空气质量指数（AQI）的数据,探究太原市空气质量的时间分布特征以及演变......
革兰氏阳性菌作为一种常见的致病菌，其分泌的蛋白能从细菌细胞质进入宿主细胞，发挥毒力破坏寄主细胞，进而引起组织坏死和病变。对分泌......
风力发电在可再生能源发电中占据着十分重要的地位。然而由于风电固有的间歇性、随机性和波动性，大规模风电并网对电力系统的安全稳......
全球经济严重依赖于化石燃料，然而化石燃料是一种不可再生能源，一旦耗尽，以化石燃料为基础的能源经济将受到致命冲击。锂离子电池作为......
随着移动设备的普及和基础通信设施的建设完善，尤其是5G通讯的商用，互联网，物联网，云计算将得到高速发展，伴随而来的是数据量的爆发式增......
目的:1.以2011年至2017年全国各省市自治区疟疾发病人数的数据为基础,描述和分析中国疟疾的发病趋势以及空间特点,筛选出疟疾发病......
目的：认知功能障碍(cognitive impairment)的风险预测对痴呆的早期预防和干预具有重要意义。机器学习已成为数据挖掘的重要手段，在疾......
风速时间序列的预测研究广泛应用于风电并网、气象监测等许多领域,目前的风速预测误差较大,一般在20-30％之间,不能够满足实际需求。......
近几十年来,随着高通量测序技术、新一代测序技术的不断发展,表观遗传学的研究越来越深入。基因表达调控一直是表观遗传学的研究热......
主要组织相容性复合物(Major Histocompatibility Complex，MHC)主要参与抗原的呈递，MHC分子与抗原短肽的结合是免疫系统产生免疫反应......
学位
由于协同发音的影响，自动语音识别系统的性能会受到影响。已有的研究表明结合发音信息可以提高语音识别系统的性能，但是发音信息在话......
随着信息技术的高速发展,人们对安全可靠的通信技术和高效的信息处理速率的需求日益迫切。由于光学器件和光子技术的蓬勃发展,使得......
学位
目的:比较支持向量机(support vector machine,SVM)和传统的Logistic回归构建的急性出血性脑卒中(intracerebral hemorrhage,ICH)......
目的应用乘积季节自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型对肺结核发病率进行预测研究,......
目的利用生物胶束色谱(biopartitioning micellar chromatography,BMC)建立黄酮类化合物保留-药动学性质定量关系(quantitative re......
随着自由空间光通信应用的深入,以机载平台为节点的激光通信链路已成为研究热点。机载平台的跟踪预测性能决定了通信的成败,机载平......
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成为大数据分析的重要工具。与传统神经网络相比,ELM具有结构简单、学习速度快和推......
为了满足人类对于颜色真实再现的需求，在许多色彩相关行业中，颜色质量控制和色彩管理显得尤为重要，比如艺术真品的再现，高价值的彩色图......
在城市轨道交通运营管理中,准确、可靠的站点短时客流预测结果是轨道交通服务水平、系统运行状态评价的重要决策指标。但是目前的......
随着军事技术的发展,目标本身运动及环境的复杂性给目标跟踪带来了巨大的挑战。为了解决目标在机动情况下稳定、精确跟踪问题,本文......
在全球气候变暖，二氧化碳排放量日益增加的形势下，降低能源消耗和减少二氧化碳排放已成为全世界普遍关注的热点问题。经过改革开放三......
该文研究了混沌学习算法神经网络的预测性能和基于混沌吸引子的相空间预测模型.在我们组以前的工作中,将一非线性反馈项加入到BP网......
函数型数据是机器学习中的一类重要的数据类型。本文研究基于函数型数据的机器学习算法,针对经济数据和医学数据提出了特征提取和......
本文以组合预测模型预测时点权重的计算问题为出发点,提出了基于K近邻的变权组合预测模型,以解决传统法的在计算权重时的信息冗余......
目的通过分析结直肠息肉的发生危险因素,建立个体化预测结直肠息肉发生风险的列线图模型并评价其效能。方法收集2018年10月至2020......
为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居......
根据所收集的试验数据,建立了预测钢的奥氏体形成温度Ac3和Ac1点的反向传播人工神经网络模型.用散点图和均方误差、相对均方误差和......
为降低计算成本和提高优化效率,工程实践中广泛应用近似模型拟合或预测非线性系统响应是研究的前沿与热点。引入支持向量回归方法,......
A Multi-model Approach for Soft Sensor Development Based on Feature Extraction Using Weighted Kernel
...
采用编码将跳频网信号映射成一个单值时间序列,利用其混沌特性进行非线性预测,对预测性能提出了一种较科学的计算方法.对影响混沌......
含蜡原油的流变性对其管道输送有着重要的影响. 当原油温度逐渐接近凝点时,原油表现为非牛顿流体,其流变性表现出异常复杂的触变性......
应用神经网络理论,建立了开采地面沉陷预测的BP神经网络模型,采用开采地面沉陷实测数据对网络进行了训练,以此训练好的BP神经网络......
A new method to test rock abrasiveness based on physico-mechanical and structural properties of rock
A new method to test rock abrasiveness is proposed based upon the dependence of rock abrasiveness on their structural an......
针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有“带通滤波”效应凭借人脑......
论文针对在线社会网络中的信息扩散问题，提出了一个信息扩散的预测模型。首先给出了以好友关系作为用户距离度量的方法；然后将信息扩......
医学中常常需要评价某种标志物、影像指标或评分工具对疾病发生、诊断和预后的预测性能[1]。受试者工作特征(receiver operating c......
径向基-循环子空间回归(RBF-CSR)网络,保留了径向基-偏最小二乘(RBF-PLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着......
在前馈神经网络连接权的动力学方程中引进一非线性反馈项后,网络在权空间具有混沌动力学行为.应用这种算法的神经网络对基于Mackey......
采用标准k-ε模型和壁面函数法,对淹没条件下清洗液射流冲击平板的半封闭流场进行了数值模拟,将3种不同雷诺数的冲击射流流场的计......
与统计分析和神经网络相比,基于结构风险最小的支持向量机有更好的分类性能.它用于非线性分类时,先将样本映射到更高维的特征空间,......
为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好，影响推荐准确率和推荐效果，提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法．算法以标......
针对标准K-近邻分类方法（K-Nearest Neighbor，KNN）在新样本类别预测过程中需要计算新样本与所有已标记样本距离而导致分类效率低，不能......
短期负荷预测中输入变量的选择直接关系到神经网络的预测性能.本文将自相关函数的概念应用于神经网络短期负荷预测中的输入变量集......
