不平衡数据集下基于自适应加权Ba_省略__GBDT算法的磁盘故障预测模型_李新鹏

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题；其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型；最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%；同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.

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基于VSIMM_SRCKF的ADS_B航迹滤波方法研究_杜云

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型（VSIMM-SRCKF）算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法（VSIMM-SRCKF）在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。

2021-05-06
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钢卷仓库中多吊机调度问题的模型与算法_谢谢

研究了钢卷仓库内的多吊机调度问题.建立了多吊机协调调度的模型,并证明了问题的复杂性.基于对问题可行性质的分析,提出一个基于分散搜索的启发式算法,并进一步分析了算法的最坏性能比为2.

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智慧城市集成共享平台的功能及技术特点

智慧城市集成共享平台是建设智慧城市的重点和关键，提供GIS数据与城市各行业专题数据分布式管理和功能整合的解决方案。

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车联网关键技术未来发展趋势深度解析

车联网作为一项跨越了汽车、交通运输、信息技术、通讯、消费电子、工业电子、媒体娱乐等多个行业的新兴技术，在经历了前几年的概念炒作热潮后，正从概念阶段逐步转向市场化，并开始在市场占据一定的份额。据全球著名研究机构Strategy Analytics专家日前在“2017 中国网联汽车及无人驾驶国际峰会”上发布的数据显示，到2021年，中国搭载有嵌入式车联网解决方案的乘用车将占据年度总销量的77%，拥有驾驶员辅助系统和可进行部分自动驾驶的乘用车配售率也将达到50%以上。

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基于遗传算法的主动配电网_源网荷储_协调优化模型研究_姜琦

面向"源网荷储"一体化运营目标,提出了主动配电网"源网荷储"协调优化的评价方法,细化电源侧、电网侧、负荷侧、储能侧的评价标准,构建了基于遗传算法的"源网荷储"协调优化数学模型,优化全局指标及目标函数,完成了仿真分析,挖掘了机组出力和负荷时序变化特性。仿真结果表明:采用提出的遗传算法进行"源网荷储"协调优化,可显著减小主动配电网的综合运行成本,实现新能源消纳和提高社会效益的双重目标。

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基于遗传算法的电静压伺服系统模型参数辨识_张春龙

为了优化模型仿真的控制系统参数,针对电静压伺服系统（Electro-HydrostaticActuator,EHA）,建立控制器、电机、液压作动器模块化模型,根据各模块输入输出量的试验数据,采用最小二乘法对系统模型参数进行辨识,并将辨识结果导入遗传算法的初始种群,进一步对系统模型参数进行优化,得到系统的精确模型。结果表明,优化的辨识结果在时域和频域都更为精确的逼近实际系统,匹配程度在90%以上,证明该方法的可行性。

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基于遗传算法的灰色非线性水环境管理模型及应用_周科

以郑州市贾鲁河水环境治理规划为基础,统筹考虑到治理区域内的工程建设、水环境改善策略、污水处理厂建设运行以及配套水库调度等,构建了灰色非线性水环境管理模型,并选择遗传算法作为计算手段,对该模型进行了求解。构建的模型同时考虑到了治理区域内的污水处理厂优化运行、南水北调补水、区域内3个生态湖泊与治理河段的净化能力等。通过优化运行协调,实现了运行费用经济合理、水生态环境改善、水质达标等多项治理目标。研究结果表明,基于遗传算法的灰色非线性规划在区域水环境治理中的应用潜力十分显著。

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大数据中心项目规划方案汇报

大数据中心主要建设内容主要包括机房、大数据支撑平台、计算机网络、安全保障系统、基础支撑软件几部分。机房采用租赁方式。大数据支撑平台包括虚拟化平台、大数据分析平台。虚拟化平台包括服务器群、存储系统。大数据分析平台包括大数据分析节点群、大数据分析处理平台。基础支撑软件操作系统、数据库管理软件、地理信息系统等部分。