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以渭源-武都高速公路木寨岭隧道为实际工程背景,针对炭质板岩隧道大变形区段进行深入研究,建立有效的炭质板岩隧道大变形灾变预测......
红外热成像作为电气设备状态监测中一种常用技术,目前已广泛应用于变电设备的检修与故障诊断。目前针对变电站内热故障发生频率较......
为提高传统智能算法进行时间序列预测时的精度和解决工程数据问题时的适应性，提出一种纠正学习策略。波动性广泛应用于金融领域，对股......
时间序列预测（Time Series Forecasting）的重要性日益显著,在新能源发电、量化投资、家庭用电需求侧响应、交通预测等众多领域有着广......
针对“生产企业原材料的订购与运输”,分别使用模糊综合评价和时间序列预测法，构建了基于TOPSIS改进的因子分析模型、基于模拟退火......
随着我国城市化的高速发展,许多城市病问题也随之产生,城市交通问题也一直备受世界各国广泛关注。据公安部统计,2021年全国机动车......
【目的/意义】预测新冠疫情背景下福建省旅游业发展趋势，为推动福建省旅游业的发展提供建议。【方法/过程】基于2020、2021年新冠疫......
聚酯纤维聚合过程是一个化学工艺复杂、生产设备多样的复杂流程工业过程,对其中的关键指标进行实时状态监控和数据分析有利于保障......
为了提高深基坑施工过程中的变形预测的准确度，提出一种基于小波变换分解与重构，采用遗传算法优化参数的支持向量机（GASVM）和自回归滑......
计量设备存在输出可靠性不足的问题，制约电子行业发展。为此提出基于人工智能的大功率计量设备可靠性自动化评估系统设计方法，基于AR......
时间序列多步预测利用事物的历史时间序列数据，对其未来多个时间点的发展趋势进行预报，以便提前制定相应的生产控制策略。本文提出一......
时间序列数据普遍存在于现实世界和各种人造系统中。随着信息化社会的发展,分析时间序列中的历史数据以预测和检测当前或者将来的......
为了揭示乌溪江流域山蜡梅（Chimonanthus nitens Oliv.）野生种群的生存现状和受干扰程度，对浙江省遂昌县乌溪江流域天然林和干扰林中......
近年来我国经济发展迅猛,人民生活的物质条件水平不断提升,汽车保有量不断增加,然而停车位的新增速度无法与之协调;城市化进展加快......
随着现代社会传感技术的发展以及大规模数据收集和存储能力的提高,来自各行各业的时间序列数据得以被记录,这为时间序列的分析与应......
时间序列预测通过挖掘历史数据随着时间变化表现出的趋势、周期性等规律进而推断未来变化。重点聚焦时间序列预测中数据处理环节，探......
随着云计算和大数据的不断发展,人们能够计算和存储的数据越来越多。人们希望能从大量相似的历史时间序列数据中预测未来、辅助决......
金融时间序列是一种特殊的高噪声动态时间序列,呈现出离散和不平稳的复杂特征。针对此类数据进行分析、预测和控制是人工智能时代......
针对逆变器核心部件绝缘栅双极型晶体管（IGBT）发生老化失效故障时会影响电力系统稳定运行的问题，为减少老化失效造成的损失并及时进行......
多人在线战术竞技（MOBA）游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一，在该类游戏中涉及的知识领域相当复杂。随着电子竞技产业的飞速发展......
供水系统短期用水量预测是管网系统异常检测的基础,预测的及时性和预测结果的准确性对后续工作有重要影响。目前,能有效应用于此方......
时间序列预测任务是根据收集到的历史数据去预测数据未来的发展趋势,为人为判断和决策提供坚实的理论支持和殷实的数据支撑。从日......
数据分析研究目前仍是行业热点,相关学者从数据分析关键技术中的异常检测、入侵检测、时间序列预测等角度展开研究。然而,现有研究......
针对光伏发电功率的波动性、光伏出力受各种气象特征影响以及传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性等问题，文中提出一种......
为及时辨识海洋环境的变化趋势和降低长期累积的海洋环境数据对预测模型的影响，提出一种基于循环在线顺序极限学习机（Recurrent Onli......
时间序列预测作为一种根据已有的历史信息对事物的未来走向进行预测的手段,为决策的制定和采取提供了参考的可能,也因此越来越成为......
互联网和信息技术正在高速发展,随之产生的数据量也在爆炸式增长。深入分析巨大数据资源中的相关信息,可用于科学决策。庞大的数据......
当前，教育大数据呈现数据量大和数据类型多样的特点，准确有效地对教育统计数据进行分析和预测，对教育部门相关政策的制定和社会的发展......
时间序列预测在日常中十分常见,分析和研究预测对生产生活有着非常重要的作用。人工神经网络具有很强的非线性处理能力,为非线性时......
在气象科学领域,大气波导对电磁波的传播有着重要影响。大气波导会增大雷达杂波、引起超视距传播甚至导致无线电通信信号中断等问......
随着我国经济的飞速发展,工业规模的持续扩大以及能源消耗量的快速增加,许多城市都面临着不同程度上的空气污染问题,尤其以局部污......
随着目前互联网中生成的数据的迅速增加,使用服务器集群系统进行数据存储和请求分配已经是日益普遍的现象。而随之引来的是集群系......
随着人工智能在生活中的广泛应用,人工智能领域相关技术的研究也引起了广泛的关注。回声状态网络（Echo State Network,ESN）是人工智......
储备池计算（Reservoir Computing,RC）是一种机器学习工具,已经成功运用于混沌系统预测和隐藏变量观测。RC使用一个储备池作为隐藏层,......
近几年,国家电网公司对财务的精益化管理越来越重视,并且不断加强对资金流动运作的掌控。日售电金额预测可以为公司动态调度资金提......
澜沧黄杉（Pseudotsuga forrestiiCraib）为中国特有珍稀濒危植物，野外种群个体数量少，分布范围狭窄，研究其种群结构及动态特征可以量化种......
针对双阶段注意力自编码神经网络(DA-RNN)时间序列预测算法对随机数据预测效果较差和长时间预测中存在的累积误差问题进行改进,设......
生产过程操作优化的目的是为生产现场提供可参考的最优操作参数,对于提高工厂效益、增强产品质量有重要意义。石脑油热裂解制双烯......
随着大数据时代的到来,数据呈现体量急剧增大、类型日趋复杂以及价值密度降低的新特征。但对数据处理性能的要求却没降低,如何对它......
随着生活水平的不断提升,人们对于生活品质的要求也越来越高。然而,城市化、工业化进程的快速发展导致了城市能源消耗速度的快速提......
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随着数据挖掘与机器学习算法的蓬勃发展,各行各业都涌现出一股大数据的潮流。航空工业也不例外,各大航空公司纷纷开始重视大数据,......
当今社会,医疗健康受到了越来越广泛的重视,尤其是母婴健康,它极大的关系到一个家庭的幸福与否。妊娠期肝内胆汁淤积症（ICP）是一种妊......
本文的主要工作分为两个部分：第一部分（包括第二章和第三章）,主要研究了混沌时间序列的缺失数据问题；第二部分（第四章）,主要研究了非线性......
时间序列预测问题的研究至关重要,从电商销量预测到股票价格预测等,随处可见其应用场景。时间序列预测任务也是学术界长久以来的研......
随着雾霾问题逐渐加重,对其主成分之一PM2.5的预测已成为广泛关注的问题.PM2.5日浓度变化受多种因素影响,且具有非线性、时变性的......
受新冠肺炎疫情的冲击,城市路网高峰行程延时指数(Delay Index)在特殊交通管制措施影响下急剧降低.本研究利用ARIMA模型对杭州市西......
