推荐7篇关于组合预测模型的计算机专业论文

今天分享的是关于组合预测模型的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到组合预测模型等主题,本文能够帮助到你

基于第三方云平台的零部件故障数据增值服务技术研究

这是一篇关于多价值链,云平台,数据智能,组合预测模型的论文, 主要内容为多年以来,随着中国经济的飞速发展,汽车也逐渐大众化,成为人们生活中不可或缺的重要交通工具,中国的汽车销量在世界上也一直位列前茅。一辆汽车由成千上万件零部件组成,零部件的质量直接决定了汽车产品的性能好坏。而零部件供应商作为零部件的源头企业,在如今的市场形势下,零部件供应商要想稳住自己的市场地位,提高自己产品的质量是最根本的解决办法。同时,能及时地发现零部件的质量问题,对存在质量问题的零部件及时地进行整改,对发生故障的零部件及时地进行索赔,提高产品服务效率对供应商来说具有重要意义。就供应商的实际需求,本文基于第三方多价值链协同服务云平台提出了面向供应商的多种服务解决方案,并进行了验证和实现。论文基于多价值链协同服务云平台,首先分析了现有的传统故障信息反馈模式的不足,然后提出了基于第三方云平台的故障信息反馈模式。在此模式的基础上设计出了,针对供应商实际需求的多价值链数据资源服务解决方案,充分发挥了供应商处于价值链交叉节点位置的优势。根据设计的解决方案,紧接着设计了系统的总体架构,也对系统的总体功能模块和各主要的功能模块以及功能流程进行了详细的设计。同时,为了更好地支持供应商下一阶段的零部件备货计划,本文提出了一种基于ARIMA、GRU和SVR三种算法的组合预测模型,并通过与多种预测模型的实验结果对比,验证组合预测模型在对零部件故障量预测问题上具有更高的准确度,进而对供应商多价值链零部件故障数量进行精准地预测。最后,基于前文的系统设计,论文采用B/S系统架构,通过使用ASP.NET等技术,完成了面向供应商的数据智能服务系统的开发,对提出的服务解决方案加以验证,使用Echarts等技术对所得结果进行可视化展示。

基于AIOps的预测算法的研究与应用

这是一篇关于AIOps,容量预测,Prophet,优势矩阵,组合预测模型的论文, 主要内容为随着信息化时代的到来及飞速发展,互联网、银行、电商等无数企业的IT系统日渐庞大,所需要的运维成本越来越高,传统的运维架构已经没办法支撑IT系统的高效工作,因此智能化运维 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)应运而生。AIOps将大数据和机器学习算法结合在一起,实现低花销、高效率的运维模式,使得各大企业有了更大的发展空间。AIOps有很多业务场景,如异常检测、根因分析及预测等等,其中AIOps的预测技术至关重要,主要分为故障预测、性能预测、容量预测以及交易量预测等场景。交易量和容量的预测分析可以帮助实现智能的系统容量规划,既可以在业务高峰期及时扩容,保证系统高性能运行,又可以在其他时段减少资源分配,降低成本。因此本文着手于AIOps的预测技术,主要对AIOps中交易量以及磁盘容量的时间序列预测进行了深入的研究。首先,研究了智能化运维AIOps及其预测业务场景中相关技术的发展与国内外研究现状;其次,介绍了智能化运维AIOps的相关知识,主要包括智能化运维的基本概念、智能化运维的能力分级与框架、IT运维的发展过程和各阶段运维模式的对比、智能化运维的优势以及未来发展趋势;再次,介绍了时间序列预测基础算法和时间序列预测模型优劣的评价指标,研究了 Prophet模型、ARIMA模型、SARIMA模型、指数平滑模型以及LSTM模型等时间序列预测模型的原理,深入研究了组合预测模型的原理及模型组合方法,并且针对交易量预测和磁盘容量预测提出了基于优势矩阵法的DM-PS4DB组合预测模型,其核心思想是采用优势矩阵法的加权方式对Prophet模型和SARIMA模型的预测结果进行组合,得到新的预测结果,充分结合二者的优势,更加准确稳定的预测交易量和容量;最后,利用开源的交易量及磁盘容量历史序列数据集,应用各个单一预测模型以及提出的组合预测模型分别进行建模预测实验,根据评价指标的结果得出,DM-PS4DB组合模型的预测效果比各个单一预测模型更加精确和稳定。希望本文的研究能够为智能化运维AIOps中的交易量预测和磁盘容量预测技术的更迭提供思路,起到一定的作用。

基于神经网络的锦屏水电站日径流预测系统开发

这是一篇关于神经网络算法,径流预测,组合预测模型的论文, 主要内容为电力作为社会经济发展的重要能源,是人们生产生活不可或缺的组成部分,在国家经济发展过程中处于举足轻重的地位。水电作为清洁能源备受推崇,锦屏水电站作为国家“西电东送”的重要工程,为解决华东电力短缺做出了巨大贡献。径流预测是充分利用水资源、真正实现水库优化运行、发挥电站经济效益的有力手段和重要环节。拥有准确可靠的径流预测系统就可以运用确定性的预测值及其估计误差来快速高效的描述未来径流,最终有效拟定接近实际的电站运行策略,它将为水电站短期水库运行方式的制定、日发电电量计划的编制提供决策依据,从而为水电站参与期货电力市场发展预计划的编制、提高发电效益提供依据,其中日径流预测是水电站径流预测的重要组成部分。目前人工神经网络在人工智能领域成为研究热点。正因如此,本课题提出以人工神经网络模型为基础通过建立组合预测模型,通过建立、验证、改进的研究路径,最终得到适用于锦屏水电站的日径流预测系统。本文从预测算法和程序设计两个方面对锦屏水电站日径流预测系统进行了研究,文章首先阐述了课题的主要研究背景,指出了研究本课题带来的重要意义和影响,探讨了国内外研究现状,明确了课题研究思路。然后从自然地理、气候特性、径流特性、暴雨洪水特性等方面对雅砻江流域概况进行概述。之后对径流预测方案进行设计,重点探讨了基于BPNN、GRNN、RBFNN神经网络组成的的组合预测模型,对锦屏水电站日径流进行预测,介绍了预测区域概况和相关基本资料,构建了预测模型。最后分析了锦屏水电站日径流预测系统的业务需求,指出了系统设计原则和功能构成,从逻辑结构、物理结构、技术架构等方面设计了系统总体架构,介绍了系统开发工具,对基于神经网络的组合预测模型后台程序和SSH的前台程序进行设计和实现。本课题研究的基于神经网络的锦屏水电站日径流预测系统,通过提高流域的日径流预报精度,有效帮助电站有效拟定接近实际的电站运行策略和调度计划,提高发电效益,并达到为下游河道防洪度汛安全服务的目的。实现了对水能资源系统优化调度,是发挥水电站经济效益的有力手段和重要环节,对社会和经济发展都有着非常重要的意义。

基于第三方云平台的零部件故障数据增值服务技术研究

基于深度学习的用户画像生成和电商需求预测研究

这是一篇关于用户画像,电子商务,需求预测,组合预测模型,深度学习的论文, 主要内容为随着中国电子商务平台与物流行业的迅速发展,区域货运量迅速增长。与此同时,用户需求预测与各品类商品库存控制成为了电商企业扩大发展的瓶颈因素。随着人工智能与大数据的普遍应用,电商平台能够更好地统计并分析用户与商品相关的数据来建立用户画像、确定目标用户并进行需求预测。但目前对于电商用户画像与需求预测相结合的研究还不够完善,缺少将用户评论数据转化为细粒度需求预测影响因素的相关研究,没有针对需求预测的电商用户画像标签体系以及与之相匹配的组合预测模型。因此本文提出了一个基于用户画像标签作为需求预测影响因素的组合预测模型,首先构建电商用户画像将用户细分,分析用户群体的行为特征,构建用户标签,然后基于电商平台用户与商品间多维度的交互数据,利用电商用户画像的标签来量化和归一化不同类型的电商数据,使其能够作为电商需求预测中的各项协变量来辅助预测未来的电商需求量。这可以帮助电子商务平台的商家基于电商数据预测接下来数周内的商品需求量,降低商家的库存成本并提升商家在电商行业内的竞争力。本文的主要工作内容如下:针对小批量、低层级的个体店铺电商数据在需求预测中难以确立可行的需求预测影响因素和难以分析处理用户评论数据的问题,提出基于用户画像来挖掘现有电商数据的潜在信息,通过构建漏斗模型和RFM模型等电商用户运营模型和基于预训练模型的评论情感分析来确立电商用户标签并提取统计特征,将电商数据转化为用户标签对应的权重,从而将用户标签权重序列作为需求预测模型的协变量来输入,辅助预测电商用户需求。在采用真实的电商数据进行试验后,通过针对用户标签权重序列和电商需求量的相关性检测验证了本文基于用户画像来将电商数据转化为需求预测影响因素的可行性与合理性。针对组合预测模型的构建,本文提出了自适应权重分配策略和组合预测子模型评价指标来辅助组合预测模型的构建,并且本文采用了多评价指标TPE超参优化算法对组合预测模型进行优化,从需求预测结果对应的MAE、RMSE和R2三个评价指标来看,多评价指标指标TPE优化算法相比较其他传统的超参优化算法提高了电商需求预测的精度和稳定性,具有一定的实际应用价值。