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基于改进YOLO 11n模型的棉花田间复杂环境障碍物检测方法 被引量：2
1
作者 韩科立 王振坤 +3 位作者 余永峰 刘淑平 韩树杰 郝付平 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期111-120,共10页
针对棉花田间复杂环境障碍物被遮挡致准确检测难、边缘设备算力有限的问题,本文提出一种基于改进YOLO 11n模型的田间障碍物检测方法。首先,采用轻量级网络StarNet作为主要特征提取网络,并引入DBA模块(Dynamic position bias attention b... 针对棉花田间复杂环境障碍物被遮挡致准确检测难、边缘设备算力有限的问题,本文提出一种基于改进YOLO 11n模型的田间障碍物检测方法。首先,采用轻量级网络StarNet作为主要特征提取网络,并引入DBA模块(Dynamic position bias attention block)重构C2PSA(Convolutional block with parallel spatial attention),以增强多尺度特征之间的交互能力;其次,使用KAGNConv(Kolmogorov-Arnold generalized network convolution)替换基线模型C3k2(Cross stage partial with kernel size 2)模块中的瓶颈结构,实现对精细特征提取的同时,给予模型更高灵活性和可解释性;最后,集成分离与增强注意力模块(Separated and enhancement attention module,SEAM)至检测头,增强模型在遮挡场景中的检测能力。试验结果表明,改进模型YOLO 11n-SKS与基线模型相比精确率、召回率、mAP_(50)、mAP_(50-95)分别提升2.3、2.1、1.3、1.4个百分点,达到91.7%、88.3%、91.9%、62.3%,模型浮点数运算量仅为4.4×10^(9)FLOPs,模型参数量减少17.1%。本研究模型在性能和计算复杂度之间实现了较好的平衡,满足棉田收获作业场景中实时检测需求,降低了部署边缘设备算力要求,为采棉机自主安全作业提供技术支撑。 展开更多
关键词 采棉机 障碍物检测 深度相机 YOLO 11n模型 目标识别
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基于改进YOLOv8n模型的辣椒病害检测方法 被引量：2
2
作者 李芳 危疆树 +2 位作者 王玉超 张尧 谢宇鑫 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第2期323-334,共12页
为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块... 为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块(GSConv)和跨阶段部分网络(VoVGSCSP)模块,并利用辅助训练头Aux Head(Auxiliary head)融合原有的检测头,构建改进的YOLOv8n模型(YOLOv8n-ATA模型)。最后利用辣椒炭疽病、褐斑病、脐腐病和细菌性叶斑病等4种病害影像数据集对改进后的模型性能进行分析。结果表明,改进后模型的浮点计算量和模型大小比原YOLOv8n模型增加19.5%和10.2%,但模型对辣椒病害的识别精确率、平均精度均值mAP_(50)和mAP_(50∶95)分别提升2.6个百分点、2.9个百分点和2.9个百分点,同时每1 s传输帧数增加15.1%。因此,改进后的模型能够对辣椒病害进行有效识别,较好实现模型识别准确度与效率的平衡。 展开更多
关键词 辣椒病害 YOLOv8n模型 目标检测 Adown下采样模块 Slimneck模块 Aux Head检测头
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基于CVaR-SV-N模型的股指期货风险度量 被引量：7
3
作者 王丽娜 张丽娟 《南方金融》 北大核心 2010年第10期60-64,共5页
CVaR-SV-N模型能够更好地刻画股指期货收益率序列尖峰、厚尾和波动集群性的特征。以我国沪深300指数期货合约(IF1012)的日收益率为样本的实证分析表明建立在SV-N模型基础上的CVaR预测收益率涨跌波动与原始收益率的变化趋势比较一致,CVa... CVaR-SV-N模型能够更好地刻画股指期货收益率序列尖峰、厚尾和波动集群性的特征。以我国沪深300指数期货合约(IF1012)的日收益率为样本的实证分析表明建立在SV-N模型基础上的CVaR预测收益率涨跌波动与原始收益率的变化趋势比较一致,CVaR准确性检验说明CVaR预测收益的准确性在统计上是显著的,能够较准确地预测风险。 展开更多
关键词 股指期货 CVAR模型 SV—n模型
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可变输入率M/M/n模型的动态解及其渐近稳定性
4
作者 刘宇民 李晓芬 +1 位作者 王文霞 宋儒瑛 《应用数学》 CSCD 北大核心 2009年第4期705-710,共6页
本文运用有界线性算子半群理论讨论了可变输入率M/M/n排队模型,证明模型主算子生成C0半群,并运用一定的技巧证明动态解渐近稳定到其定态解.
关键词 M/M/n模型 C半群 渐近稳定
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灰多变量ANN模型在城市用地预测中的应用 被引量：1
5
作者 王秋萍 闫建波 闫海霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第35期226-229,共4页
合理确定城市用地规模,是衡量城市理性发展的重要依据。选择了年度GDP、工农业总产值、总人口等重要的建城区影响因子,分别用灰色GM(1,N)、BP神经网络构建了单项预测模型,并对各模型的优缺点进行比较分析。其次采用标准差法进行权重分配... 合理确定城市用地规模,是衡量城市理性发展的重要依据。选择了年度GDP、工农业总产值、总人口等重要的建城区影响因子,分别用灰色GM(1,N)、BP神经网络构建了单项预测模型,并对各模型的优缺点进行比较分析。其次采用标准差法进行权重分配,建立组合模型。实例计算结果表明,组合预测模型的精度优于其他两个单一预测模型,这是对建城区面积预测方法的有益探索。 展开更多
关键词 GM(1 n)模型 BP神经网络 城市用地 组合预测
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一种基于M/M/N模型的频谱认知方法
6
作者 陈斌华 郭文彬 杨鸿文 《四川兵工学报》 CAS 2010年第4期90-92,共3页
基于授权频谱分配具有规律的特点,提出了在频谱感知的基础上、结合授权频谱使用规律的频谱认知方法,给出了一种基于M/M/N模型的频谱认知模型参数估计算法,并给出了最大似然的简化算法。理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。
关键词 认知无线电 频谱认知 M/M/n模型 Crammer-Rao界
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基于灰色关联分析与GM(1,N)模型的新疆棉花产量影响因素分析及预测
7
作者 杨伟 邹昕彤 宋玉兰 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第11期90-97,116,共9页
为研究影响新疆棉花产量的关键因素,预测未来5年的产量变化趋势,采用灰色关联分析方法对影响因素进行深入分析,并筛选出关联度系数大于0.7的影响因素,构建灰色GM(1,N)预测模型。结果表明,化肥施用量、棉花播种面积、农业机械总动力、地... 为研究影响新疆棉花产量的关键因素,预测未来5年的产量变化趋势,采用灰色关联分析方法对影响因素进行深入分析,并筛选出关联度系数大于0.7的影响因素,构建灰色GM(1,N)预测模型。结果表明,化肥施用量、棉花播种面积、农业机械总动力、地膜覆盖面积和棉花从业劳动力是影响新疆棉花产量变化的主要因素。预测模型的平均相对残差为3.41%,即模型具有较高的精度和稳健性,未来5年新疆棉花产量呈微量上升趋势。该模型可用于实际的棉花产量预测工作,能有效指导新疆棉花产业的生产和经营活动。为保证新疆棉花产量的稳定、市场供给的平衡以及棉花生产者和经营者利益,提出应当完善棉花政策补贴机制,调整优化棉花种植区域,鼓励棉农科学施肥,加强田间管理种植技术和增加农业机械化投入等相关对策建议。 展开更多
关键词 新疆 棉花 灰色关联分析 GM(1 n)模型 产量预测
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基于PConv-CGLU与重参数检测头的轻量化膜下棉苗实时检测算法
8
作者 赵静 李京谦 +5 位作者 杨蕾 崔文豪 韩国涛 周琦 鲁力群 兰玉彬 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期151-162,共12页
膜下棉苗的高效精准检测是实现智能化破膜作业的核心技术。针对复杂背景下膜下棉苗检测中常见的错检和漏检问题,该文提出了一种轻量化检测模型YOLOv11n-PRML。该模型在YOLOv11n基础上进行以下优化:1)提出PConvCGLU混合模块,结合FasterNe... 膜下棉苗的高效精准检测是实现智能化破膜作业的核心技术。针对复杂背景下膜下棉苗检测中常见的错检和漏检问题,该文提出了一种轻量化检测模型YOLOv11n-PRML。该模型在YOLOv11n基础上进行以下优化:1)提出PConvCGLU混合模块,结合FasterNet的PConv(partial convolution)和TransNext的CGLU(convolutional gated linear unit)的优势,重构C3k2模块,降低模型复杂度并增强特征提取能力;2)引入具有共享重参数策略的RSCD(rep shared convolutional detection)检测头,提高模型在小目标检测任务中的精度与速度;3)优化损失函数为MPDIoU(minimum points distance intersection over union),以提高密集场景下的检测性能;4)采用LAMP(layer-adaptive magnitude-based pruning)策略进行模型轻量化。为了全面评估模型性能,该文引入了TIDE(toolkit for identifying detection and segmentation errors)评价指标,并通过消融试验和与不同模型的对比试验验证了YOLOv11n-PRML模型在膜下棉苗检测中的优越性。试验结果表明,YOLOv11n-PRML模型的准确率和平均精度均值mAP_(0.5)分别为90.1%和89.6%,较原始YOLOv11n模型分别提高了1.8和1.0个百分点,检测速度提升至114.4帧/s,定位错误、漏检错误及模型大小分别为0.83、0.92和4.0 MB,较原模型分别降低了0.32、0.85和1.5 MB。与YOLOv5s-S(YOLOv5s-ShuffleNetV2)、YOLOv7-tiny-M(YOLOv7-tiny-MobileNetV3)、YOLOv8n-G(YOLOv8n-GhostNetV2)、YOLOv9t、YOLOv10n、YOLOv12n轻量化目标检测网络相比,改进模型在轻量化和检测精度方面均表现出优势,将改进模型部署于NVIDIA GeForce RTX 2070Ti移动端上进行测试,检测精度和速度分别为89.1%和80.3帧/s,能够满足膜下棉苗检测实时性与精准性的平衡。研究结果可为智能棉苗破膜机的视觉检测系统提供算法参考。 展开更多
关键词 棉苗 检测 覆膜 YOLOv11n模型 轻量化网络 剪枝策略 模型部署
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基于改进YOLOv8n的手机屏幕瑕疵检测算法:PGS-YOLO 被引量：2
9
作者 周思瑜 徐慧英 +4 位作者 朱信忠 黄晓 盛轲 曹雨淇 陈晨 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期326-339,共14页
手机屏幕作为人机交互的主窗口,已成为影响用户体验和终端整体性能的重要因素。因此,市场对解决手机屏幕瑕疵的需求日益增长。为满足这一需求,针对在手机屏幕瑕疵检测过程中存在检测精度低、小目标瑕疵漏检率高与检测速度慢的情况,提出... 手机屏幕作为人机交互的主窗口,已成为影响用户体验和终端整体性能的重要因素。因此,市场对解决手机屏幕瑕疵的需求日益增长。为满足这一需求,针对在手机屏幕瑕疵检测过程中存在检测精度低、小目标瑕疵漏检率高与检测速度慢的情况,提出一种以YOLOv8n作为基准模型的PGS-YOLO算法。PGS-YOLO通过增加一个专门的微小目标检测头,并结合SeaAttention注意力模块,有效提升对小目标的探测能力;将骨干网络和特征融合网络分别融入PConv与GhostNetV2轻量化模块,在保证精度的同时降低模型的参数量,提高瑕疵检测的速度与效率。实验结果表明,在北京大学手机屏幕表面瑕疵数据集中,相较于YOLOv8n,PGS-YOLO算法的mAP@0.5提升了2.5百分点,mAP@0.5∶0.95提升了2.2百分点,在手机屏幕瑕疵检测过程中不仅能对大片的瑕疵做到精准检测,还能对小瑕疵保持一定的准确度。此外,检测性能优于YOLOv5n、YOLOv8s等大部分YOLO系列算法。同时,参数量仅为2.0×10^(6),小于YOLOv8n,满足工业场景对手机屏幕瑕疵检测的需求。 展开更多
关键词 YOLOv8n模型 手机屏幕瑕疵检测 小目标检测 部分卷积 GhostnetV2轻量化模块 挤压增强轴向注意力
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基于YOLOv8n改进的水稻病害轻量化检测 被引量：3
10
作者 郭丽峰 黄俊杰 +5 位作者 吴禹竺 王思吉 王轶哲 包羽健 苏中滨 刘宏新 《农业工程学报》 北大核心 2025年第8期156-164,共9页
为解决水稻病害检测中存在的小目标特征提取困难、复杂环境下检测精度不高的问题以及在边缘化设备上实现高效实时检测,该研究提出了一种轻量化水稻病害识别方法YOLOv8-DiDL。该方法通过引入倒残差移动模块(inverted residual mobile blo... 为解决水稻病害检测中存在的小目标特征提取困难、复杂环境下检测精度不高的问题以及在边缘化设备上实现高效实时检测,该研究提出了一种轻量化水稻病害识别方法YOLOv8-DiDL。该方法通过引入倒残差移动模块(inverted residual mobile block,iRMB)增强小目标特征捕捉能力,采用变形卷积模块DCNv2(deformable convolutional networks)优化目标几何变化适应性,结合采样算子DySample(dynamic sample)算法提升复杂环境适应能力,并改进快速空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling fast,SPPF)为大核分离卷积注意力模块(large separable kernel attention,LSKA)增强多尺度特征融合。试验结果表明,改进的YOLOv8-DiDL模型准确率、召回率和平均精度均值分别为91.4%、83.5%、90.8%;与原始基础网络YOLOv8n相比分别提升7.0、0.5、2.5个百分点,模型权重降低9.7%,每秒浮点运算次数提升7.4%。该研究通过改进模型显著提高了水稻病害检测的精度和部署效率,为智能化农业的实时病害监测提供了技术基础。 展开更多
关键词 水稻 病害 目标检测 YOLOv8n改进模型 卷积神经网络 模型轻量化设计
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一种基于改进YOLOv8n的蜗杆表面缺陷检测方法
11
作者 张豪杰 郑鹏 +2 位作者 乔王威 王明基 李季村 《机床与液压》 北大核心 2025年第16期10-17,共8页
小模数蜗杆是工业中常用的机械零件,但其表面结构复杂且几何尺寸较小,导致表面缺陷检测难度大,检测精度和效率均较低。为解决这一问题,提出一种基于改进YOLOv8n模型的蜗杆表面缺陷检测方法。针对蜗杆的缺陷特点和材料特性,设计图像采集... 小模数蜗杆是工业中常用的机械零件,但其表面结构复杂且几何尺寸较小,导致表面缺陷检测难度大,检测精度和效率均较低。为解决这一问题,提出一种基于改进YOLOv8n模型的蜗杆表面缺陷检测方法。针对蜗杆的缺陷特点和材料特性,设计图像采集装置。通过引入C2fCIB模块,有效降低YOLOv8n模型的参数量和计算复杂度;结合高效通道注意力(ECA)机制,在不增加模型规模的前提下提升特征提取能力。此外,引入Focaler-CIoU损失函数,有效缓解困难样本与简单样本分布不平衡的问题,进一步提高检测精度。最终,通过继续训练方法优化模型。实验结果表明:该方法在检测精度、mAP@50、FPS等方面均优于现有主流算法,检测精度达到91.4%,mAP@50达到91.8%,FPS达到191.6,参数量和浮点运算次数分别为2.79×10^(6)和7.9×10^(9),基本能够满足工业实际应用需求。 展开更多
关键词 小模数蜗杆 缺陷检测 改进YOLOv8n模型 注意力机制 损失函数
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基于CIW-YOLOv8n的棉花叶病害检测与识别方法
12
作者 李佳骏 董辉 +3 位作者 余霖 刘金涛 李双 杨毅 《湖北农业科学》 2025年第10期207-212,共6页
针对棉花叶病害检测中存在的精确率低、检测效率不高的问题,从模型结构与检测效率两方面对YOLOv8模型进行改进,构建了CIW-YOLOv8n模型。在主干网络中引入C2f-ConvNeXtv2模块,该模块能根据输入图像动态调整卷积核,提升模型对不同图像内... 针对棉花叶病害检测中存在的精确率低、检测效率不高的问题,从模型结构与检测效率两方面对YOLOv8模型进行改进,构建了CIW-YOLOv8n模型。在主干网络中引入C2f-ConvNeXtv2模块,该模块能根据输入图像动态调整卷积核,提升模型对不同图像内容的适应性与特征提取的准确性。在颈部网络中引入ImplicitHead检测头以替代原有结构,并将损失函数更换为WIoU,从而进一步优化模型的检测性能。结果表明,CIW-YOLOv8n模型的精确率、召回率、平均精度均值(mAP)、参数量、计算量分别为92.6%、82.4%、91.7%、2.761 MB、7.4×10^(9),该模型在保持较低复杂度的同时,实现了更高的检测精度,有效平衡了模型的性能与效率。 展开更多
关键词 CIW-YOLOv8n模型 YOLOv8模型 棉花叶病害 检测 识别
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基于改进YOLO v8n轻量化的番茄叶霉病发病程度分级检测
13
作者 唐秀英 孙中清 +4 位作者 杨琳琳 余静 刘正林 王佩 施杰 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第10期1985-1996,共12页
为进一步提高番茄叶霉病发病程度分级识别的精度和效率,降低检测模型的复杂度和权重,便于部署在移动端,本研究对YOLO v8n模型进行了改进,提出了一种轻量化病害发病程度分级检测方法。引入MobileNetV4中的UIB模块,替换YOLO v8n模型中的C2... 为进一步提高番茄叶霉病发病程度分级识别的精度和效率,降低检测模型的复杂度和权重,便于部署在移动端,本研究对YOLO v8n模型进行了改进,提出了一种轻量化病害发病程度分级检测方法。引入MobileNetV4中的UIB模块,替换YOLO v8n模型中的C2f卷积层,降低模型的计算量和参数量,满足移动端轻量化部署要求;在主干网络的最高维度后引入级联群体注意力机制模块(CGA),同时引入位置偏置,最后将模型的检测头由解耦检测头替换为双重注意力增强的目标检测头,实现对叶霉病症状特征的精确定位。研究结果表明,级联群体注意力机制模块(CGA)对模型性能的提升效果最为明显。相比YOLO v8n模型,YOLO v8n-UC-DAE模型的P、R、mAP 50和mAP 50-95分别提高了2.0个百分点、7.7个百分点、3.8个百分点和2.9个百分点;同时,计算量和权重分别降低了43.33%和32.86%。相较于其他主流模型,本研究构建的YOLO v8n-UC-DAE模型能够满足番茄叶霉病发病程度分级检测的需求,并解决了移动端部署的问题。 展开更多
关键词 YOLO v8n模型 番茄叶霉病 发病程度分级
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碳中和目标下负排放策略的综合效应——基于N‑DSGE模型的数值模拟分析 被引量：2
14
作者 沈维萍 夏克郁 陈迎 《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第2期13-22,共10页
全球气候变化已达“气候紧急状态”,包括中国在内的诸多国家和地区先后宣布碳中和目标和净零排放承诺。在气候变化减缓和传统的适应措施之外,自然科学领域和气候经济学领域探讨负排放技术经济可行性的研究越来越多,但从可持续发展经济... 全球气候变化已达“气候紧急状态”,包括中国在内的诸多国家和地区先后宣布碳中和目标和净零排放承诺。在气候变化减缓和传统的适应措施之外,自然科学领域和气候经济学领域探讨负排放技术经济可行性的研究越来越多,但从可持续发展经济学视角对负排放技术综合效应的评估还比较少。该研究基于可持续发展经济学的生态价值理论,将气候变化综合评估模型与宏观经济学动态随机一般均衡(DSGE)模型相结合,构建包含自然生态系统部门的N‑DSGE模型,对负排放技术的气候效应、生态效应、经济效应以及福利效应进行综合评估。评估结果表明:①当可用技术条件下传统减排措施达到最大减排潜力后,可以依靠负排放技术实现净零排放乃至净负排放。②低强度、小规模实施负排放技术具有正向的气候、生态和经济效应,然而随着负排放技术实施强度增大,气候效应增强,经济效应削弱,社会综合福利明显降低。③敏感性分析证明了评估结果的稳健性,并进一步表明负排放技术的实施效果会受到传统减排水平和自然碳汇能力的影响。基于评估结果,应谨慎扩大负排放技术实施规模和实施强度,加强科学技术研发,降低技术成本;对不同负排放技术采取差异化发展策略;加强负排放技术实施的治理,尽可能避免和最小化其负面影响,促进气候、生态和经济等可持续发展目标的协同;部署负排放技术不应放松传统减排的努力,应降低碳达峰峰值,同时提升自然生态系统的碳汇能力。 展开更多
关键词 碳中和目标 负排放技术 n‑DSGE模型 生态价值 福利效应
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超长寿命双重S-N曲线模型的研究 被引量：1
15
作者 李伟 鲁连涛 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期101-105,共5页
基于某些高强度钢、钛合金等特殊金属材料由于破坏机理(表面和内部破坏)的不同而表现出的双重S—N(应力—寿命)曲线特性,以高碳铬轴承钢为试验材料进行旋转弯曲疲劳的试验研究,用Basquin,Langer和三参数模型分别描述其S—N曲线关系,并... 基于某些高强度钢、钛合金等特殊金属材料由于破坏机理(表面和内部破坏)的不同而表现出的双重S—N(应力—寿命)曲线特性,以高碳铬轴承钢为试验材料进行旋转弯曲疲劳的试验研究,用Basquin,Langer和三参数模型分别描述其S—N曲线关系,并且应用常规最小二乘法、广义极大似然法分别研究其概率S—N曲线模型。结果表明:在区分破坏机理的情况下,试验数据较好地服从对数正态分布;从试验数据的拟合效果和可靠性设计出发,三参数模型更能有效地描述这些特殊金属材料的双重S—N曲线关系,并且更宜采用广义极大似然法描述其概率S—N曲线模型,以避免常规最小二乘法受试验数据局部统计特征影响而给出偏于非安全的估计。 展开更多
关键词 高碳铬轴承钢 疲劳试验 双重S—n曲线 S—n模型 P—S—n曲线
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优化背景值的灰色MGM(1,n)模型 被引量：7
16
作者 李玻 蒋艳 +2 位作者 杨秀文 但琦 付诗禄 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期89-94,共6页
根据灰色MGM(1,n)模型的建模机理,指出影响该模型模拟和预测精度的主要原因是背景值的构造形式.结合GM(1,1)模型内涵表达式的指数特征,重新构造了背景值,以此建立新的灰色MGM(1,n)模型.实例表明改进的MGM(1,n)模型拟合和预测效果更好.
关键词 MGM(1 n)模型 背景值 指数特征
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基于Web-Log Mining的N元预测模型 被引量：14
17
作者 苏中 马少平 +1 位作者 杨强 张宏江 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期136-141,共6页
随着Web上用户访问信息的不断增加,特别是Web服务器可提供大量的日志文件,使得有可能对这些大数据集进行知识挖掘,例如,对用户未来的访问进行预测.提出了一种利用服务器日志文件,运用N元(N-gram)预测模型对用户未来可能进行的Web访问请... 随着Web上用户访问信息的不断增加,特别是Web服务器可提供大量的日志文件,使得有可能对这些大数据集进行知识挖掘,例如,对用户未来的访问进行预测.提出了一种利用服务器日志文件,运用N元(N-gram)预测模型对用户未来可能进行的Web访问请求进行预测.这种模型会选择性地对用户可预测的请求进行预测,从而大大提高了预测精度.实验证明,在自然语言中普遍适用的N元预测模型同样适用于网页预测.同时,采用了一种有效的简化手段,大大压缩了模型的大小,使得5元模型和传统的2元模型大小基本相同,而预测精度提高了1倍.该结果可以广泛地运用到Web上,包括网页的预发送、预取、推荐以及Web上的caching机制.试验是建立在真实的Web日志上的,该算法无论在预测精度上还是在可适用度上都优于以往的算法. 展开更多
关键词 数据挖掘 InTERnET Web-LogMining n元预测模型 网页
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基于灰色系统GM(1,N)模型的脱碳装置效果分析 被引量：13
18
作者 杨烨 肖传桃 刘彬 《石油与天然气化工》 CAS 北大核心 2016年第1期30-35,共6页
脱碳系统相对简单,适用于小样本预测。为了研究影响脱碳装置稳定性的因素,验证当前工况下的生产调节方法及参数是否满足生产要求,使脱碳效果达到最佳。结合LNG工厂开工升量、稳产、降产停工3个阶段脱碳装置的运行参数,选用灰色系统GM(1... 脱碳系统相对简单,适用于小样本预测。为了研究影响脱碳装置稳定性的因素,验证当前工况下的生产调节方法及参数是否满足生产要求,使脱碳效果达到最佳。结合LNG工厂开工升量、稳产、降产停工3个阶段脱碳装置的运行参数,选用灰色系统GM(1,N)模型进行建模运算。模拟结果直观反应出脱碳系统的运行规律,找到了影响脱碳效果的主观因素。研究表明,吸收塔塔底、塔顶温度是影响脱碳反应的主观因素。装置的生产运行调节参数需定期进行校验调整,才能使脱碳效果达到最佳状态。 展开更多
关键词 脱碳装置 灰色系统 GM(1 n)模型 工艺特点 建模
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多变量灰色模型MGM(1,n)在R&D投资预测中的应用 被引量：9
19
作者 王五祥 张维 +1 位作者 崔和瑞 刘冰 《研究与发展管理》 CSSCI 北大核心 2006年第2期92-96,103,共6页
对未来R&D经费总量及其与GDP比值进行科学的预测是制定科技发展规划的重要组成部分.提出一种定量分析预测方法———利用多变量灰色MGM(1,n)模型(mu lti-variab le grey model),研究R&D投入与GDP所形成的复杂系统变量之间的相... 对未来R&D经费总量及其与GDP比值进行科学的预测是制定科技发展规划的重要组成部分.提出一种定量分析预测方法———利用多变量灰色MGM(1,n)模型(mu lti-variab le grey model),研究R&D投入与GDP所形成的复杂系统变量之间的相互影响关系,对天津市相关数据资料进行实证分析与中长期预测,为政府相关部门制订科学的科技发展规划提供有益的指导作用. 展开更多
关键词 MGM(1 n)模型 灰色系统 研究与发展 预测
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基于改进的GM(1,N)货运量预测模型 被引量：10
20
作者 宋建强 鲍学英 王起才 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期180-183,共4页
针对传统的GM(1,N)模型在进行货运量预测时存在误差较大的情况,应用等维灰度递补的思想,通过对传统GM(1,N)模型进行改进,将新的预测数据替换最初的数据,提出一种改进的GM(1,N)模型。通过2种模型预测结果的对比分析可以看出:改进的GM(1,N... 针对传统的GM(1,N)模型在进行货运量预测时存在误差较大的情况,应用等维灰度递补的思想,通过对传统GM(1,N)模型进行改进,将新的预测数据替换最初的数据,提出一种改进的GM(1,N)模型。通过2种模型预测结果的对比分析可以看出:改进的GM(1,N)模型在预测精度方面较传统的GM(1,N)模型有大幅度提高。该模型能够更加及时、准确地反映数据的变化,且计算简便、精度较好,在货运量预测领域有着较高的实用及研究价值。 展开更多
关键词 GM(1 n)模型 货运量 预测
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