【摘 要】
：
PM2.5是衡量空气污染物浓度的重要指标,实现对PM2.5浓度精确预测具有重大的社会意义和应用价值。基于此,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)混合模型(long short-term memory-support vector regression,LSTM-SVR)的PM2.5浓度预测方法。该方法通过对SVR模型引入松弛变量,对LSTM模型中较大的预测误差进行修正,从而达到更好
【基金项目】
：
国家自然科学基金青年基金(61602148),河北省科技计划项目(ZD2021043,QN2018126,BJ2020011和ZD2021319),河北经贸大学一般项目(2020YB13)资助。
论文部分内容阅读
PM2.5是衡量空气污染物浓度的重要指标,实现对PM2.5浓度精确预测具有重大的社会意义和应用价值。基于此,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)混合模型(long short-term memory-support vector regression,LSTM-SVR)的PM2.5浓度预测方法。该方法通过对SVR模型引入松弛变量,对LSTM模型中较大的预测误差进行修正,从而达到更好
其他文献
层次分析法(analytic hierachy pocess,AHP)作为一种辅助决策方法在解决生产、经营,尤其是项目投资中的决策,具有实际的意义.面对AHP分析中出现很多各阶判别矩阵及大量的数据处理问题,设计Python程序可以快速、准确且有效地得到解决.课题针对AHP分析步骤,对所设计的Python各模块的特点及作用进行分析.据此,结合长三角区域企业IT知识需求的数据挖掘,运用AHP解决学校IT专业设置或调整进行实证分析.
针对涉警舆情网络传播进行研究,通过处理“弗洛伊德之死”的转推、关注度等数据,建立了SIR传染病模型,展现出关注人数和每日变化情况。采用Runge-Kutta方法有效预测了不同参数取值的情况下未来数日的关注人数发展趋势,最后通过粒子群优化的BP神经网络算法对参数进行反演,有效拟合出“弗洛伊德之死”涉警舆情网络传播趋势。相较于传统SIR传染病模型,本改进模型基于涉警舆情中不同种类的人群之间相互转化、传播的规律而建立,并且运用参数反演的方法,选取一组最贴近实际的参数值,使预测准确度更高,模型拟合值与真实
减少碳排放量,控制电器设备能耗是其中重要的一环,非侵入式负荷监测是一种有效的控制电器设备能耗的手段。针对常规非侵入式负荷监测难以区分不同电器的种类问题,提出了使基于卷积神经网络的识别方法。从电流的噪声特性出发,通过分解噪声特性并利用该特性作为神经网络的输入参数进行训练。拟合完成后便可以通过该特性识别不同种类的电器设备。结果表明,电流噪声特性对于容性、感性和复杂电器特性的电器设备拥有良好的区分效果,并且选用的神经网络识别效率高。
主要介绍了利用Ajax和MVC框架的基本原理,打造装备资源网络共享平台,实时掌握内外部闲置、备用装备信息,实现装备总成部件及时调配、共享共用,全面提升装备保障效率和提质创效能力。其中包括主流技术(MVC框架、Easy UI前端框架、SqlServer2016数据库等),开发了一套基于B/S模式的资源共享系统,以及这些技术解决了资源共享系统研发时出现的实际问题。操作简单便捷,开发成本低、效率高,而且方便维护和功能扩展,具有较高的扩展性和可靠性。
大数据用户画像系统工程化开发过程中经常会遇到一系列数据倾斜问题。数据倾斜会造成系统计算处理性能大幅度降低导致系统响应时间无法达到产品端需求标准。工程化开发和测试中在Spark、Hive、Kafka等组件上进行离线或实时ETL作业时极易出现数据倾斜情况。针对以上问题,提出了通过ETL预处理、过滤key、自定义分区合并小文件、缓存中间数据等调优技术解决方法,并且采用SQL主键优化、随机数分配、自定义分区策略等方法和手段实施实验研究,结果表明这些方法可以显著优化MapReduce作业流程,减少系统任务调度的整体
针对高校实验室人员离开而忘记断开电源造成潜在用电安全、消防安全与能源浪费问题,设计并实现了一种基于ESP-01S与Raspberry Pi Zero W的实验室未断电预警系统。以监测到实验室未断电后拨打预警电话为目标,首先介绍了系统总体架构,然后对系统所需硬件及其初始设置进行了说明,最后基于MQTT与SQLite实现了监测信息的传输与存储,通过Python调用AT指令方式实现了电话预警。实验结果表明,系统具有部署方便、稳定可靠与成本低廉等优势,具有一定的应用与推广价值。
基于Hadoop平台开发的学情分析系统,目的是利用其强大的离线数据处理能力来海量的、静态的、考试数据进行分析处理最终得到每个人或集体的知识薄弱点,通过Hive利用其分布式文件系统HDFS用于存储并管理海量的考试数据,再用其分布式计算框架MapReduce对数据进行并行处理,然后将分析结果发往服务器端,通过ServLet接口实现响应request请求并发送数据到前端,最后通过多样化报表的方式展现于微信小程序上,对个性化教学、科学化评价和促进教育公平、提高教学质量以及培养创新人才具有不可估量的作用。
为解决传统认证方式效率慢,无法保证信息的真实性等一系列弊端,旨在证明使用区块链和认证结合的可行性,设计实现一个以区块链为底层存储平台的认证系统。系统包含求职人员、招聘公司、学历信息认证机构、工作信息认证机构等组织。通过该系统证明了使用区块链实现认证系统可行性。由于区块链存在具有不可篡改、去中心化和可追溯等特性,系统采用区块链后实现的认证系统可以让认证信息无法被随意篡改,比传统方式效率更高,速度更快,可信性更高。
5G网络具备的上行大带宽、低时延、高可靠能较好地满足园区各类业务的需求,对于公众用户的5G网络解决方案已基本成熟,但对于智慧园区的5G网络解决方案还处在探索阶段,缺乏系统性研究。基于此,提出一种5G+智慧园区解决方案。首先介绍智慧园区内涵、5G面向园区的关键能力,在此基础上重点研究5G+智慧园区总体部署策略,结合园区不同业务需求、5G无线设备覆盖、容量能力以及5G网络架构,提供完整的室内外无线覆盖方案、传输方案、MEC部署方案以及典型场景的组网方案,5G+智慧园区解决方案更好地发挥5G在智慧园区中的创新应
针对文本数据非结构化、数据量大、高维稀疏性、蕴含语义情感,无法利用现有数据挖掘技术直接对其进行分析的问题,设计并实现了对文本这种特定类型原始数据的数据挖掘。实验以新华网习近平报道专辑中关于新冠疫情的讲话原文为例,利用R语言设计图形用户界面,对比分析出2020年中国抗击疫情经历了积极应对突发疫情、遏制蔓延势头、疫情防控常态化3个阶段,并通过隐狄利克雷分配模型(latent Dirichlet allocation,LDA)挖掘出了文本所包含的核心主题,实现了中文分词、特征提取、词云图绘制、主题建模等功能。结