空间直观森林景观模型空间不确定性的地统计学模拟

为了用尽可能小的蒙特卡罗模拟样本来反映模型模拟结果中的不确定性,把拉丁超几何体采样引入地统计随机模拟的LU分解算法.首先把拉丁超几何体采样与普通随机采样在LU分解算法中的表现进行比较,然后把基于拉丁超几何体采样的LU分解法应用于空间直观森林景观模型LANDIS的模拟.结果表明,与普通随机采样相比,拉丁超几何体采样能捕获更多的不确定性,特别是在蒙特卡罗模拟次数较少时.LANDIS模型的模拟结果表明,由地统计学随机模拟所引入的不确定性在象元尺度上随模拟时间增加而增加,但是在景观尺度上并没有受很大影响.这表明由地统计学随机模拟所参数化的LANDIS模型可用于大时空尺度森林景观变化的预测     

基于响应面模型的汽车前部结构的轻量化设计

以汽车前部结构主要板件的厚度为变量,采用最优拉丁超立方试验设计生成100个样本点并进行计算,对计算结果应用响应面法构建了前部结构的质量、模态和刚度的近似模型。以前部结构的质量最小为目标,以模态、刚度和各部件的厚度为约束,利用粒子群优化算法进行全局优化,最终得到一组前部部件厚度的最优组合。通过所建立的近似模型和有限元模型计算优化后得到的设计变量所对应的的响应值,然后将这两种情况下所得到的响应结果进行比较,可以得知所建立的近似模型符合精度要求。优化结果表明:通过优化前部结构部件的厚度,在满足模态、刚度的前提条件下,减重了17.7%,实现了轻量化的效果。     

基于两种模型的学科发展趋势预测——以文献计量学为例

运用回归分析预测法和时间序列分析法两种模型,以文献计量学为例,对近年来相关文献量的统计数据进行拟合与预测,并对两种预测模型的结果进行对比分析。结果表明,时间序列预测模型对文献计量学研究的模拟预测效果较好。两种预测模型不仅适用于文献计量学发展研究,对于其他领域也同样适用。针对不同领域的学科发展趋势,在进行数据模拟和分析预测时要根据统计数据的多少和分布情况,选取一种相对效果更好并且方便可行的预测方法。     

基于中频采样的星载合成孔径雷达的数据处理

研究了基于中频采样的星载合成孔径雷达(synthetic aperture RADAR, SAR)数据处理技术及其FPGA实现. 常规星载SAR系统对模拟解调后的视频数据进行采样,然后对数据进行压缩和格式化处理并下传. 采用中频采样技术实现星载SAR数据的正交解调和处理,对数字正交解调算法和合成孔径雷达BAQ压缩算法进行分析,完成FPGA的硬件设计和仿真. 结果表明,基于FPGA实现星载SAR中频采样的数据处理方法可行. 与传统模拟方法相比,中频采样系统性能和可靠性都有提高,是未来星载SAR数据处理的发展趋势.     

波纹内套管螺旋式换热器动态换热模型研究

建立了波纹内套管螺旋式换热器近分相流动态换热模型,该模型分别采用调和平均叠加方法和线性叠加方法对摩擦因子和换热系数进行估算,并与Ndiaye的模拟结果和实验数据进行对比。结果表明,稳态工况下,近分相流换热模型采用两种叠加方法的计算结果相差不大,但均优于Ndiaye的模拟结果,所得换热器出口制冷剂压力、焓以及水温与实验数据的相对误差均在7%以内。动态工况下,调和平均叠加方法的计算精度明显高于线性叠加方法。该研究成果对波纹内套管螺旋式换热器的性能分析具有一定参考价值。     

基于知识超网络的碎片化知识非线性融合模型研究

【目的/意义】大数据互联网时代,知识以碎片化形式分散在大数据环境中,加剧了大知识融合的难度,深刻 地影响了知识的组织和创新过程。如何针对大数据环境下碎片化知识的特征,构建出适于系统性的把握知识和解 决复杂问题的知识融合框架就成为大数据知识工程研究的热点问题。【方法/过程】系统性分析了碎片化知识的特 征,在此基础上构建了基于知识超网络的融合框架,探讨了知识融合的标准、知识融合的维度以及知识融合的机 制。【结果/结论】知识超网络模型是碎片化知识非线性融合的一种可行的研究框架,其面向问题的多维、多级、多层 的综合的知识融合模型为大数据环境下碎片化知识的融合提供了新的思路。     

基于PCA-SOR-LS-SVM模型的入境游客流量预测研究

入境旅游客流量预测模型中输入变量的多少在一定程度上制约了模型的模拟速度和预测效果。首先,由主成分分析法对影响入境游客流量的指标进行综合分析从而确定出少数几个主要指标作为预测模型的输入变量,然后建立以主要指标为输入变量以客流量为输出变量的基于超松弛改进的最小二乘支持向量机预测模型。通过实验仿真,结果显示了基于PCA-SOR-LS-SVM的入境游客流量预测模型具有较好的预测精度和较强的推广价值。     

基于梯度采样局部收敛的生物信息大数据挖掘

通过挖掘生物信息大数据,从生物信息大数据库中提取感兴趣的数据特征,分析生物信息大数据集的细节结构,提高对生物信息的采集、处理、存储、传播,分析能力。传统的生物信息大数据挖掘模型采用基于小波多窗谱提取的生物信息挖掘算法,由于生物特征的属性权重需求各异,数据挖掘精度不高,提出一种基于梯度采样局部收敛的生物信息大数据挖掘模型。首先构建生物信息大数据库模型和生物信息特征挖掘实体模型,采用提取采样局部收敛方法实现对数据挖掘模型的改进,通过求解最优输入控制序列以及索引系统最优目标函数,实现系统的控制输入和预测,使用梯度采样局部收敛的方法进行生物信息大数据挖掘检测,得到生物信息大数据的梯度采样局部收敛属性集合。仿真结果表明,能实时准确地实现对生物信息的储存、检索和分析,提高数据挖掘能力,收敛精度较高。     

重采样与机器学习结合的防火墙链接动态分配

通过对网络防火墙连接的动态分配设计,提高网络安全性能和对攻击数据的检测性能,传统方法采用多级处理的有限排队理论的动态分配设计方案,导致防火墙对攻击序列排队解析模型处理混乱,攻击捕获性能不好。提出一种基于重采样与机器学习结合的防火墙链接动态分配设计方法。基于重采样与机器学习结合方法,进行防火墙协议的动态链接分配,数据输入包输入防火墙模型中,排队等待处理,定义数据防火墙链接信息流全极点中心矩阵,基于贝叶斯参数估计进行攻击信息特征挖掘,通过重采样技术提高防火墙的抗干扰能力,求得重采样频谱。提高数据包信息的有效到达率,网络防火墙的链接动态分配转化为对数据集从数据向量点积,优化的动态分配设计。实验得出,采用该算法,能有效提高对攻击数据的检测性能,差错率较低,性能优越。     

基于舆情大数据的网民关注度转移模型研究

[目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。     

飞机模型通气内管道模拟及优化

本文结合GJB等相关参考资料及先进经验,对飞机风洞试验通气模型内管道的模拟进行了分析及优化,并根据风洞试验结果对内管道的模拟优化进行了验证,提供了一种较为优异、可行的内管道模拟方法。     

基于出租车GPS数据和免疫优化模型的出租车停靠站布局研究

提出了一种基于出租车GPS数据和免疫优化模型的出租车停靠站布局方法。首先通过出租车GPS数据提取乘客上下车位置,然后通过K-means聚类分析,将数据进行分类,建立需求小区,最后用免疫优化模型找出最佳出租车停靠站位置。结果证明这种方法用于出租车停靠站的布局是可行的,能为政府出租车管理部门在决策时提供重要依据。     

基于混沌后处理的SVM-PCA精确工程预算估计模型

传统的估计模型采用线性方法,预算估计结果差。提出一种基于混沌后处理的SVM-PCA精确工程预算估计模型。在SVM模型的基础上,采用PCA方法,对输入系统的一些冗余信息进行清除过滤,保证输入信息数据的贡献率,数据输出后,采用混沌后处理的方法对数据参差特性进行平滑处理,保证系统工程预算估计模型的精确性。最后采用一组10大类元素的5个工程进行预算估计实验,结果显示,采用基于混沌后处理的SVM-PCA精确工程预算估计模型后,每个工程中的核心消耗均被精确的估计出来,具有很好的工程应用价值。     

SWAT 2000气象模拟器的随机模拟原理、验证及改进

该文详细介绍了SWAT 2000气象模拟器(最高、最低气温、太阳辐射)的随机模拟原理,利用甘肃河西地区酒泉、张掖等7个站的完整气象资料,提出了气候条件相似的区域气象台站月平均气象数据的计算方法,并计算出模拟器需要的输入参数,对气象模拟结果进行了验证.在此基础上利用逐日平均气温修正模拟生成的最高、最低气温并求5日滑动平均,对模拟器进行了改进.通过模拟结果与气象台站实测资料的对比可以看出,改进后最高气温相关系数从0.85提高到0.90,最低气温相关系数从0.89提高到0.94,气温数据模拟精度有一定提高.最后利用改进后的气象模拟器对河西黑河地区祁连、札马什克、莺落峡3个数据短缺站点进行了气温和太阳辐射的模拟,通过SWAT模型的应用证明模拟结果能够满足分布式水文模型的气象输入数据精度要求.     

东海生物能量流动ECOPATH模型建立中的数据敏感性分析

ECOPATH模型是根据各生物功能组的能量输入与输出平衡,从而对生物资源能量流动进行静态评价.本文根据国际水生资源管理中心网站的东海区生物资源数据和历史文献资料数据,在建立包含32个功能组的东海区ECOPATH模型的过程中,从输入数据变化率(-50%～+50%)和估算数据变化率关系、输入数据生物量的变化率与估算数据生物量的变化率的关系以及输入数据生物量的变化率与估算数据生态转移效率的变化率关系三个方面,分析了东海区ECOPATH模型中数据的敏感性.发现输入数据变化率和估算数据变化率成e指数关系,在负值区间,数据的敏感性比正值区间的要大;不同功能组的输入数据生物量的变化率和估算数据生物量的变化率成线性正相关关系,斜率越大,敏感性越强;同功能组的输入数据生物量的变化率与估算数据生态转移效率的变化率成e指数关系,估算参数生态转移效率的变化率值的范围在-0.499～1.000之间;不同功能组的输入数据生物量的变化率与估算数据生态转移效率的变化率之间成线性正相关关系,斜率越大,敏感性越强.研究成果为东海区ECOPATH模型的建立,数据的选择和调整提供了科学依据.     

基于AHP与BP神经网络模型的循环经济绿色营销绩效评价

循环经济是一种符合可持续发展理论的经济增长模式,而绿色营销体现了循环经济发展的内在要求。在循环经济的绿色营销绩效评价中,将人工神经网络技术与层次分析主观评价法相结合,构建了企业绿色营销绩效评估的AHP-BP神经网络模型,模型以AHP评价结果为神经网络输入,利用反向逆传播神经网络对评价结果进行训练与检验。通过仿真算例结果表明,该模型既能充分吸收专家评估的隐性知识和经验,又降低了人为主观随意性的缺陷,计算结果准确、方法可行、误差可控,在企业绿色营销绩效评估领域具有推广价值。     

基于ABAQUS的火炮试验装置后坐动态特性研究

通过高速质量块撞击炮口来推动火炮后坐是一种技术可行的火炮后坐模拟试验方法。为保证该模拟试验方法具有与实弹射击相似的后坐动态特性,基于ABAQUS软件建立了火炮模拟试验装置模型;通过对橡胶试样进行拉伸、压缩试验,得到橡胶材料的应力应变关系曲线,然后对其进行了材料评估;通过对小型橡胶波形发生器进行压缩试验,选取Ogden(N=1)模型作为试验装置中波形发生器对应的超弹性本构模型;对火炮试验装置的后坐动态特性进行了仿真研究,仿真结果与实弹射击的试验结果相吻合,验证了橡胶波形发生器的效果及该模拟试验方法的准确性。     

基于多粒度粗糙集的三亚市风暴潮数值模拟分析

对沿海城市风暴潮进行数值模拟分析是有效研究自然灾害的手段。结合沿海城市三亚市风暴潮灾害数据为依据,采用基于多粒度粗糙集构造模型,应用粗糙集理论进行了三亚市风暴潮灾害数据的属性约简,删除冗余指标,确定对三亚市风暴潮灾害等级评价体系,为优化风暴潮数值模拟分析提供依据。实验结果证明:采用本文的模拟方法对三亚市风暴潮发生时的总潮位、流向、速度这三个重要数值进行模拟时,模拟结果与实际值几乎吻合,说明本文方法有效可行。     

人工神经网络审计模型及在金融领域中运用的探讨

人工神经网络模型是替代传统审计方式的一个重要工具,本文介绍了神经网络的基本特征,同时,基于我国金融领域中保险企业的财务数据进行了使用人工神经网络的测试,测试结果证明人工神经网络用于保险企业的审计是可行的。     

两种统计降尺度模型在太湖流域的应用对比

本研究采用A1B情景下大气环流模式BCCR输出的大气环流预报因子,同时应用两种统计降尺度模型ASD(Automated Statistical Downscaling Model)和SDSM(Statistical Downscaling Model),预测太湖流域8个站点未来两个时期(2046年-2065年和2081年-2100年)的日最高、最低气温和降水。重点针对两种模型中的预报因子选择、模型率定和验证以及建立的未来气候变化情景结果,对比分析两种模型在太湖流域的适用性。结果表明:在预报因子选择方面,依靠人为主观判断的SDSM模型和提供自动预报因子选择方法的ASD模型选择的预报因子基本一致,因此ASD相对优化了预报因子的选择过程。在率定和验证效果上,两种模型对气温的模拟效果较好,对降水的模拟效果不佳,但是ASD的模拟效果要好于SDSM。在未来两个时期,两种模型模拟的未来最高和最低气温变化并不显著,但从多年平均来看,ASD模拟的气温略有上升,而SDSM模拟的气温略有下降;相较气温,未来降水变化较为显著,ASD模拟的降水量增幅明显高于SDSM模拟的降水增幅。综合考虑模拟的结果并结合他人的研究成果,认为ASD对太湖流域未来气候的模拟优于SDSM。