基于参与感知的稀疏气象数据处理及可视化平台研究
这是一篇关于气象数据,参与感知,稀疏气象数据处理,RBF神经网络,MVC的论文, 主要内容为目前,国内外基于Client/Server结构(C/S结构)和基于Browser/Server结构(B/S结构)的气象信息发布平台的气象数据主要来源于自动气象站。但是受自动气象站数目、空间环境、通信质量等诸多因素的影响,实时自动气象站气象数据集中存在稀疏数据。如果不进行处理,会影响气象数据集的连续性及实时可用性。针对传统气象数据可能存在稀疏性的问题,在安徽省气象局的气象数据支持下,利用参与感知技术,本文详细介绍了一种基于参与感知气象数据的稀疏气象数据处理及可视化平台的设计与实现过程,主要研究内容与创新如下:(1)针对原始径向基函数(radial basic function, RBF)神经网络存在的问题,改进了基于K-means算法的RBF神经网络,并借助自动气象站和移动智能终端的气象数据训练、学习改进型RBF神经网络。仿真结果分析表明该算法插值精度高、可靠性强,解决了气象数据的稀疏性问题。(2)介绍了该平台的应用场景,依据业务需求制定了设计目标,分析了该平台的总设计架构、各个功能模块以及数据库设计,最终给出了基于参与感知的稀疏气象数据处理及可视化平台的整体设计。(3)解析了自动气象站气象数据,介绍了参与感知气象数据采集、上传的具体过程。最终实现了基于SpringMVC的气象数据可视化平台开发,该平台提供了气象资料上传下载模块、实时气象数据查询模块及气象数据统计模块。(4)对基于参与感知的稀疏气象数据处理及可视化平台进行了服务器的部署、平台环境的配置和应用测试。通过测试,各功能模块运作稳定,具有强容错性,基本实现了预期的研究目标。
基于PSO-RBF神经网络的刀具寿命预测方法研究
这是一篇关于刀具寿命预测,RBF神经网络,模型优化,PSO算法,PSO-RBF的论文, 主要内容为在机械加工的过程中,刀具承担着重要的作用,它的状态在很大程度上决定了产品的质量。刀具在加工的过程中会受到摩擦、化学腐蚀以及材料挤压等诸多因素的干扰,使得刀具加工的寿命缩短。如果可以很好地预测刀具的寿命,则对加工的效率、精度等有很大帮助,传统的刀具寿命预测方法适用性差,预测精度也不高。因此,建立一个可以满足实际需求且拥有良好预测性能的刀具寿命预测模型,对制造效能的增长、产品品质的保障等有很好的指导意义。本文根据所研究对象的特点,首先运用RBF神经网络建立了刀具寿命预测模型,然后通过改进的PSO算法对所建立的模型进行优化,最后结合研究内容和相关计算机技术开发了一个刀具寿命预测管理系统。本文的主要研究内容如下:(1)提出了基于RBF神经网络的刀具寿命预测模型。针对传统预测方法适用场景有限且无法准确预测的问题,利用RBF神经网络建立了模型,通过对刀具寿命造成影响的诸多因素的分析,根据实际情况选择,将其作为模型的输入,刀具寿命作为输出,RBF神经网络经过训练学习实现寿命预测,最后通过实验验证了所提出模型的有效性。(2)提出了利用改进的PSO算法优化模型。针对所建立的刀具寿命预测模型存在预测精度不足的问题,利用PSO算法进行模型优化。首先对于PSO算法本身存在的问题,采用对学习因子的调整、惯性权重的自适应调整以及基于混沌理论的高速收敛等对其进行改进,然后用改进的PSO算法确定模型中RBF神经网络的中心、宽度以及连接权值这3个关键参数的值,从而实现模型优化,最后通过对比实验表明优化后的刀具寿命预测模型预测的结果平均相对误差为6.16%,比原模型降低了17.14%,提高了模型的预测精度,进一步验证了优化方法的可行性,也说明PSO-RBF神经网络的刀具寿命预测模型拥有更好的预测效果,可以更好地满足实际需求。(3)刀具寿命预测管理系统的设计与实现。结合对刀具寿命预测的研究,通过分析系统的功能需求和开发条件,利用SSM框架、Vue框架、Java开发技术以及My SQL数据库等实现了可以预测刀具寿命,同时也可以管理刀具的信息、库存、采购以及调度等功能的系统。
基于RBF神经网络的服装销售预测研究——以抖音平台为例
这是一篇关于直播销量预测,RBF神经网络,粒子群算法,遗传算法的论文, 主要内容为在疫情背景下,过去两年抖音电商平台用户量高速增长,大量用户流量和品牌商家的涌入促成了平台电商生态的繁荣,在经历了品牌和用户数量高速增长之后,现存品牌失去了平台流量增长的红利期,开始进入竞争激烈的运营优化和资源整合阶段。为提高品牌在直播领域的竞争优势,精准的销量预测就显得尤为重要,直播销量预测可以帮助企业提前进行库存调配,科学制定营销策略,提高品牌用户满意度,增强粉丝粘性,进而提高品牌利润。首先根据不同品类数据特性,确定适用于品牌直播间的直播销量影响因素。具体指标收集了观看人数、人数峰值等22个特征,并把这22个特征归纳为六大类,通过对影响因素与目标销量做斯皮尔曼相关性分析,并应用随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、极端梯度提升(Xgboost)模型对特征贡献度进行分析,筛选出相关性和贡献度均较高的特征,再对特征进行共线性诊断,消除特征之间的共线性。最后,加上历史销量,内衣品类确定输入层指标6个,羽绒服品类确定输入层指标5个。直播销量数据具有数据杂且波动较大的特点,通过对现有销量预测方法的研究,RBF神经网络具有较强的非线性拟合能力,适用于直播销量预测。针对RBF神经网络容易过拟合的缺点,选用了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)两个经典优化算法对RBF神经网络进行优化,构建了PSO-RBF、GA-RBF两个优化模型。通过灰豚数据平台收集内外内衣旗舰店2021年5月18日—2022年4月11日共计300天直播数据,波司登旗舰店2021年10月1日—2022年4月1日共计183天直播数据,并利用python软件进行建模和仿真实验。实验证明对比RBF神经网络,内衣品类测试集预测效果:PSO-RBF模型和GA-RBF模型的MAE值分别下降9.96%、8.11%,MSE值分别下降20.68%、4.86%,RMSE值分别下降10.94%、2.46%,SMAPE值分别下降8%、2%;羽绒服品类测试集预测效果:PSO-RBF模型和GA-RBF模型MAE值分别下降15.35%、3.68%,MSE值分别下降36.65%、13.93%,RMSE值分别下降20.41%、7.23%,SMAPE值分别下降10%、7%。通过对比实验可以看出粒子群算法和遗传算法优化RBF神经网络不论在季节性品类和非季节性品类数据集上均具有较好的预测效果,粒子群算法比遗传算法更适用于优化RBF神经网络用于直播销量的预测。最后根据研究结论总结了文中不足之处,为企业提出相应建议。
基于RBF神经网络的服装销售预测研究——以抖音平台为例
这是一篇关于直播销量预测,RBF神经网络,粒子群算法,遗传算法的论文, 主要内容为在疫情背景下,过去两年抖音电商平台用户量高速增长,大量用户流量和品牌商家的涌入促成了平台电商生态的繁荣,在经历了品牌和用户数量高速增长之后,现存品牌失去了平台流量增长的红利期,开始进入竞争激烈的运营优化和资源整合阶段。为提高品牌在直播领域的竞争优势,精准的销量预测就显得尤为重要,直播销量预测可以帮助企业提前进行库存调配,科学制定营销策略,提高品牌用户满意度,增强粉丝粘性,进而提高品牌利润。首先根据不同品类数据特性,确定适用于品牌直播间的直播销量影响因素。具体指标收集了观看人数、人数峰值等22个特征,并把这22个特征归纳为六大类,通过对影响因素与目标销量做斯皮尔曼相关性分析,并应用随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、极端梯度提升(Xgboost)模型对特征贡献度进行分析,筛选出相关性和贡献度均较高的特征,再对特征进行共线性诊断,消除特征之间的共线性。最后,加上历史销量,内衣品类确定输入层指标6个,羽绒服品类确定输入层指标5个。直播销量数据具有数据杂且波动较大的特点,通过对现有销量预测方法的研究,RBF神经网络具有较强的非线性拟合能力,适用于直播销量预测。针对RBF神经网络容易过拟合的缺点,选用了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)两个经典优化算法对RBF神经网络进行优化,构建了PSO-RBF、GA-RBF两个优化模型。通过灰豚数据平台收集内外内衣旗舰店2021年5月18日—2022年4月11日共计300天直播数据,波司登旗舰店2021年10月1日—2022年4月1日共计183天直播数据,并利用python软件进行建模和仿真实验。实验证明对比RBF神经网络,内衣品类测试集预测效果:PSO-RBF模型和GA-RBF模型的MAE值分别下降9.96%、8.11%,MSE值分别下降20.68%、4.86%,RMSE值分别下降10.94%、2.46%,SMAPE值分别下降8%、2%;羽绒服品类测试集预测效果:PSO-RBF模型和GA-RBF模型MAE值分别下降15.35%、3.68%,MSE值分别下降36.65%、13.93%,RMSE值分别下降20.41%、7.23%,SMAPE值分别下降10%、7%。通过对比实验可以看出粒子群算法和遗传算法优化RBF神经网络不论在季节性品类和非季节性品类数据集上均具有较好的预测效果,粒子群算法比遗传算法更适用于优化RBF神经网络用于直播销量的预测。最后根据研究结论总结了文中不足之处,为企业提出相应建议。
基于多源影像融合的华北平原表层土壤水分反演方法研究——以北京市大兴区为例
这是一篇关于表层土壤水分,多源遥感,植被覆盖区,裸土区,RBF神经网络的论文, 主要内容为华北平原是我国重要的农牧业生产和商品粮基地,农业用水占总用水量的60%以上。土壤水分可以直接反映土壤的干湿状态,通过利用微波遥感技术,可以准确、实时地获取区域土壤水分,能够有效提升农业干旱监测水平,对于华北平原实施精准灌溉和农业现代化建设有重要的意义。本文以北京市大兴区为典型研究区,利用Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat 8影像数据,通过监督分类把研究区分为裸土区和植被覆盖区(春玉米、夏玉米、低矮作物和林地)。在裸土区和植被覆盖区基于水云模型和RBF神经网络模型实现对表层土壤水分的反演,并与以VV极化和VH极化为基础的线性模型反演的表层土壤水分精度进行对比分析。主要结论如下:(1)以Landsat 8影像为基础对大兴区土地利用类型进行监督分类。分类的结果显示:最大似然、神经网络和支持向量机的总体分类精度大于90.53%,Kappa系数大于0.87。平行六面体、最小距离和马氏距离的总体分类精度范围是65.38%75.12%,Kappa系数范围是0.570.68。同时对比分类效果图与实地调查结果,选择最大似然对研究区进行监督分类。(2)去除植被层覆盖影响效果的评价。在用光学影像去除植被覆盖影响的研究中,对于VV极化或VH极化,将指数NDVI计算的植被含水量带入水云模型去除植被层影响的效果优于指数NDWI;将Landsat 8的指数NDVI计算的植被含水量带入水云模型去除植被层影响的效果优于Sentinel-2的指数NDVI;VV极化和VH极化穿透植被层后,VH极化衰减的更多。(3)建立植被覆盖区土壤水分反演模型。用水云模型去除植被覆盖的影响,通过去除植被影响的VV极化和VH极化后向散射系数、VV极化与VH极化的极化差、归一化植被指数NDVI和雷达入射角结合RBF神经网络,构建植被覆盖区土壤水分反演模型,通过验证分析:模型的模拟值和实测值相关性较好r=0.855,均方根误差RMSE=0.024cm3/cm3。相对于VV极化线性回归模型相关性(r)提高0.103,均方根误差(RMSE)减小0.034 cm3/cm3。相对于VH极化线性回归模型相关性(r)提高0.13,均方根误差(RMSE)减小0.01 cm3/cm3。(4)建立裸土区土壤水分反演模型。通过VV极化后向散射系数、VH极化后向散射系数、VV极化与VH极化的极化差和雷达入射角结合RBF神经网络,构建裸土区土壤水分反演模型。通过验证分析:模型的模拟值和实测值相关性较好r=0.796,均方根误差RMSE=0.029cm3/cm3。相对于VV极化线性回归模型相关性(r)提高0.044,均方根误差(RMSE)减小0.029cm3/cm3。相对于VH极化线性回归模型相关性(r)提高0.071,均方根误差(RMSE)减小0.005cm3/cm3。
基于PSO-RBF神经网络的刀具寿命预测方法研究
这是一篇关于刀具寿命预测,RBF神经网络,模型优化,PSO算法,PSO-RBF的论文, 主要内容为在机械加工的过程中,刀具承担着重要的作用,它的状态在很大程度上决定了产品的质量。刀具在加工的过程中会受到摩擦、化学腐蚀以及材料挤压等诸多因素的干扰,使得刀具加工的寿命缩短。如果可以很好地预测刀具的寿命,则对加工的效率、精度等有很大帮助,传统的刀具寿命预测方法适用性差,预测精度也不高。因此,建立一个可以满足实际需求且拥有良好预测性能的刀具寿命预测模型,对制造效能的增长、产品品质的保障等有很好的指导意义。本文根据所研究对象的特点,首先运用RBF神经网络建立了刀具寿命预测模型,然后通过改进的PSO算法对所建立的模型进行优化,最后结合研究内容和相关计算机技术开发了一个刀具寿命预测管理系统。本文的主要研究内容如下:(1)提出了基于RBF神经网络的刀具寿命预测模型。针对传统预测方法适用场景有限且无法准确预测的问题,利用RBF神经网络建立了模型,通过对刀具寿命造成影响的诸多因素的分析,根据实际情况选择,将其作为模型的输入,刀具寿命作为输出,RBF神经网络经过训练学习实现寿命预测,最后通过实验验证了所提出模型的有效性。(2)提出了利用改进的PSO算法优化模型。针对所建立的刀具寿命预测模型存在预测精度不足的问题,利用PSO算法进行模型优化。首先对于PSO算法本身存在的问题,采用对学习因子的调整、惯性权重的自适应调整以及基于混沌理论的高速收敛等对其进行改进,然后用改进的PSO算法确定模型中RBF神经网络的中心、宽度以及连接权值这3个关键参数的值,从而实现模型优化,最后通过对比实验表明优化后的刀具寿命预测模型预测的结果平均相对误差为6.16%,比原模型降低了17.14%,提高了模型的预测精度,进一步验证了优化方法的可行性,也说明PSO-RBF神经网络的刀具寿命预测模型拥有更好的预测效果,可以更好地满足实际需求。(3)刀具寿命预测管理系统的设计与实现。结合对刀具寿命预测的研究,通过分析系统的功能需求和开发条件,利用SSM框架、Vue框架、Java开发技术以及My SQL数据库等实现了可以预测刀具寿命,同时也可以管理刀具的信息、库存、采购以及调度等功能的系统。
基于神经网络的乳制品质量预测研究
这是一篇关于乳制品,质量预测,BP神经网络,RBF神经网络,SSH框架的论文, 主要内容为食品质量安全是目前人们最为关心的问题。随着中国经济的增长,国民收入的增加,人民生活质量的不断提高,乳制品已成为百姓不可或缺的食品之一。其质量的好坏不仅影响生产企业的声誉,更重要的是影响人们的身体健康。因此,开展计算机技术应用于产品质量预测的研究工作,可以有效地控制产品质量,同时,也可以减少质检的工作量,对于保证乳制品质量具有重要意义。高级人工智能在乳制品生产的过程中进行质量智能控制,是当今乳制品企业质量管理的发展趋势。 本文针对乳制品品种繁多,生产工艺复杂等特点,以及生产中每一个环节的控制,可能会成为影响产品最终质量的关键因素,结合目前流行的神经网络技术,对乳制品质量预测进行了仿真实验,并在系统中具体实现。主要工作如下: 1.在深入研究乳制品生产过程的基础上,详细分析了乳制品质量预测软件的系统需求,提出了乳制品中小企业质量预测系统的解决方案,对乳制品预测系统进行了模块化设计。 2.针对人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力的特征,结合乳制品生产特点,建立了基于人工神经网络的乳制品质量预测模型,为本课题深入研究奠定了理论基础。 3.利用归一化方法对样本数据进行处理,以减少对神经网络模型训练的影响。通过建立的BP神经网络和RBF神经网络的两种质量预测模型,应用MATLAB软件对其分别进行了仿真实验。通过实验数据确定了应用于质量预测系统的RBF神经网络模型。 4.对系统数据库进行了分析设计与实现,应用新型的SSH框架,即以Hibernate作为持久层, Struts作为表示层,并结合Spring作为业务层与框架整合的方法,实现了B/S模式的乳制品质量预测系统的部分功能。结果验证了该方法应用于乳制品质量预测系统是有效可行的。
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