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基于改进灰色模型的矿井瓦斯涌出量
预测
为了对矿井深部瓦斯涌出量进行
预测
,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行
预测
,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明:灰色线性回归组合模型可以使传统的灰色GM(1,1)模型不含线性因素的情形得到改善,在
预测
矿井深部瓦斯涌出量中取得了良好的
预测
效果,具有一定的实用价值。
2024-02-28 15:56:23
454KB
灰色模型
灰色线性回归组合模型
瓦斯涌出量
1
GM(1,1)与ARIMA模型在中国一次能源消费量
预测
中的比较
GM(1,1)与ARIMA模型在中国一次能源消费量
预测
中的比较,袁潮清,,本文分析了GM(1,1)模型和AR(1)、ARMA(1,q)模型的联系,认为GM(1,1) 模型可以实现对他们的近似表征。并分别用ARIMA(2,2,1)和GM(1
2024-02-28 15:51:22
649KB
首发论文
1
基于时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降
预测
中的应用
文中针对时间因素对GM(1,1)模型
预测
造成的影响引入了时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型,并将该模型应用于建筑物的沉降
预测
,结果证明时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型的
预测
精度高,具有较高的参考价值。
2024-02-28 15:49:35
655KB
沉降观测
灰色理论
沉降预测
GM(1
1
基于新陈代谢GM(1,1)-ARMA(p,q)模型的江苏省地区生产总值
预测
基于新陈代谢GM(1,1)-ARMA(p,q)模型的江苏省地区生产总值
预测
,陶利,陈亦涛,本文结合新陈代谢GM(1,1)模型以及ARMA(p,q)模型的优点,用新陈代谢GM(1,1)模型提取序列中的趋势项,其余部分进行ARMA(p,q)分析,建立了新陈�
2024-02-28 15:47:08
689KB
首发论文
1
改进的GM(1,1)模型在城市规划货运量
预测
中的应用
改进的GM(1,1)模型在城市规划货运量
预测
中的应用,朱士东,,改进的GM(1,1)模型是在原有的GM(1,1)模型基础之上,利用数学物理方法进行优化后的模型。根据地区已有年份的货运量数据资料,运用该模�
2024-02-28 15:44:23
296KB
首发论文
1
大型强子对撞机中单个矢量样夸克生成的次先
预测
我们提出了在大型强子对撞机上单次生产第三代矢量类夸克的模拟策略,在QCD中实施了次先校正,并详细研究了它们对横截面和微分分布的影响。 我们还研究了使用四味编号方案与五味编号方案所引起的差异和相对不确定性。 作为现象学的说明,我们将重点放在与第三代标准模型结合射流耦合的类矢量夸克的生产上,并假设与量规和希格斯玻色子进行标准耦合。
2024-02-28 12:59:43
669KB
Open
Access
1
超外围碰撞中的排他和/ψ光产生:用于动量传递分布的胶子饱和度模型的
预测
在这封信中,我们补充了先前对强子碰撞中矢量媒介介子光产生的研究,对LHC在pA碰撞中ρ和J /Ψ光产生中的t谱进行了全面分析。 我们计算胶体饱和效应的两个现象学模型,并计算pPb和pCa碰撞的
预测
,计算差分截面。 此外,我们将我们的
预测
结果与最新的CMS初步数据进行了对比,以得出专门的ρ摄影作品。 我们证明了胶子饱和度模型能够描述小t处的CMS数据。 另一方面,这些模型低估了少数几个总体数据点-t。 我们的结果表明,将来对大t区域的测量将有助于探测t谱中是否存在倾角,并区分胶子饱和效应的不同方法。
2024-02-28 12:49:12
567KB
Open
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1
《综合数据AI方法
预测
2019-nCoV传播结束》.zip
最近来自中山大学的学者Tianyu Zeng、Yunong Zhang等学者在ArXiv上发布了他们的一个
预测
成果,采用一系列数学方法于sigmoid函数、高斯函数和泊松分布和AI神经网络模型来拟合
预测
,揭示春节前爆发的新型冠毒疫情有可能在2月18日达到拐点和在2020年4月前结束。
2024-02-28 09:18:49
3.33MB
1
有源滤波器的
预测
电压空间矢量控制
有源滤波器的
预测
电压空间矢量控制,李钢,胡欠欠,实际电网中三相电源电压畸变且不对称,含有大量负序分量,基于瞬时无功功率理论的ip-iq电流检测法将产生误差,因此需要提取出A相正
2024-02-27 23:13:26
282KB
首发论文
1
基于Python实现LSTM对股票走势的
预测
【100010285】
详情介绍:https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128898122 为对股票价格的涨跌幅度进行
预测
,本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题, 通过对股票信息作多值量化分类,将股票
预测
转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入,利用神经网络对其训练,最后对股票的涨跌幅度做分类
预测
。
2024-02-27 16:46:39
1.63MB
Python
LSTM
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