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重庆市直辖10年以来城市化水平得到了快速提升，从影响重庆市城市化进程中的城市化经济因子、城市化居民生活因子、基础设施因子中的3方面14项指标，运用主成分分析方法，得到目标权重值，对人口城市化率进行回归，建立回归模型，对重庆市城市化率进行预测。结果1996年至2007年之间的数据拟合较好，回归模型预测2008年重庆市城市化率达到50%，2020年为70%，平均每年增长1.6个百分点。结果表明，重庆市的城市化水平进程可谓是时间短、速度快。重庆市应该根据自身未来城市化的发展趋势，采取有效措施，合理确定发展路径，

App页面主要分为4个区域，分别是：曲线显示区、模型初始化和预防参数设定区、传染病特征参数设定区、绘图控制区。 ① 曲线显示区：显示模型预测的不同人数量随时间的变化曲线。 ② 模型初始化和预防参数设定区：设定初始化参数（S健康人数、E潜伏区人数、I发病人数、R康复人数）和r单位时间接触次数、p个人防护率。 ③ 传染病特征参数设定区：设定 每次接触感染概率、 单位时间从潜伏期发展到病发的概率、 单位时间治愈概率、 单位时间致死概率。 ④ 绘图控制区：控制绘图、设定基本参数、设定坐标轴区间、设定绘制对象人数。 (2) 使用说明 a. 曲线显示区&绘图控制区 曲线显示区主要功能为显示模型预测的不同人数量随时间的变化曲线。 绘图控制区的主要功能为控制绘图、设定基本参数、设定坐标轴区间、设定绘制对象人数。

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摘要：互联网的传播行为对研究网络拓扑结构和动态行为的关系具有重要作用。选取CAIDA_Ark项目下不同地区4个监测点的有效路径样本数据，统计网络访问时间与访问直

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.

高速动车组持续高速运行，对控制系统的可靠性和抗干扰能力提出了更高要求．结合高速动车组非线性动力学特点和系统运行数据，应用减法聚类和模式分类算法建立高速动车组多模型集；为适应对象和扰动特性的变化建立高速动车组自适应模型；采用基于累计误差最小的切换策略在线选择最优控制模型，据此设计主动容错预测控制算法来实现高速动车组安全高效运行．最后，仿真实例验证了该方法的有效性．

以某地铁站系统的用户客流量数据为基础，补充研究当日包含的天气因素等数据，完成基于地铁出行平常日(不包含节假日)客流量数据的训练，实现对地铁站点的客流进行分析和预测。 通过 2019 年某地铁站的日客流量数据以及，每日天气因素的数据，进行相关数据处理之后，将数据分割 8:2 对应训练集及测试集，选择神经网络模型对训练集数据进行训练，并对测试集数据进行预测和可视化输出。 包含技术 本项目用到的主要技术包括： 数据科学：numpy，pandas 画图：matplotlib，seaborn 数据建模：sklearn 神经网络模型：LSTM

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