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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析_杨琳

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓。基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统的RFM客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。实验结果表明,基于RFM模型的随机森林算法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC值达到0.92,且准确率较高。利用该模型可对航空公司客户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-04-20
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基于LM算法的神经网络模型预测爆破块度_王仁超

爆破是土石坝料开采环节中最常用的方法之一。爆破块度不仅影响开采料的挖装效率,而且对坝体压实质量有很大影响,因此,通过调整爆破设计参数以控制开采料的粒度分布,是爆破实时控制的重要措施之一。在分析爆破参数对于块度影响基础上,针对传统爆破预测模型存在的不足,提出了一种基于双隐含层LM算法的神经网络模型预测爆破块度尺寸的方法。通过工程爆破试验实例,验证了该神经网络模型及计算方法的可行性及实用性,并用于指导工程需要。

  • 2021-05-07
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构建基于科技文献知识的人工智能引擎

如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进,以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识,本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。

  • 2021-04-26
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基于蚁群算法的无人机任务规划优化模型研究_蒋莎

目的】为了研究无人机在灾情巡查中的航径优化问题。【方法】设计了一个蚁群算法求解该问题,并通过仿真实例进行验证。【结果】无人机的航径优化问题是一种具有多约束条件的复杂任务规划问题,将时效性和均衡性为核心的评价体系考虑到问题中,构建一个双目标优化模型,实现了无人机的外部合理分配和内部航径优化。【结论】仿真结果表明提出的模型与算法在解决无人机巡查灾情飞行航径方面具有一定的应用价值。

  • 2021-05-07
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基于库仑力模型的动态社会网络积极影响力最大化算法_卢敏

影响力最大化问题已经成为社会网络中重要的研究内容,其影响力传播模型和求解算法是关键的核心问题。为了提高预测传播结果的准确度,引入传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系对IC模型进行改进,结合社会影响力与库仑力之间的相似性,提出一种基于信任关系的动态社会库仑力(dynamic social Coulomb forces based on trust relationship,DSC-TR)模型,构建一种优化的随机贪心(random greedy,RG-DPIM)算法求解影响最大化问题。仿真实验结果表明,DSC-TR模型的预测准确度明显优于SC-B、IC模型;RG-DPIM算法性能优于G-DPIM、IPA、TDIA算法。

  • 2021-04-26
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数学建模常用的十大算法

数学建模常用的十大算法:包括蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划等

  • 2021-05-11
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基于多智能体深度确定策略梯度算法的有功_无功协调调度模型_赵冬梅

实现有功-无功协调调度是促成“未来一体化大电网调控系统”建设中的关键一环。为解决调度中存在反复调节、难以协调冲突等问题,采用多智能体技术,智能组织多种有功调控资源和无功调控资源,建立电网有功-无功协调调度模型;为解决电力系统环境在多智能体探索过程中出现的不稳定问题,采用多智能体深度确定策略梯度算法,设计适用于有功-无功协调调度模型的电力系统多智能体环境,构造智能体状态、动作和奖励函数。通过算例仿真和对比分析,验证所提模型及算法的有效性。

  • 2021-04-29
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智能优化算法及人工神经网络在催化裂化模型分析中的应用进展_杨帆 (1)

催化裂化是一个由多种高度非线性和相互强关联因素影响的复杂工艺过程,对其工艺过程和产品收率优化的数学建模分析一直是石油加工领域研究的热点和难点。集总动力学模型是机理分析层面最为常用的研究方法。选用合适而快捷的参数估算和求取方法,是集总动力学模型构建过程中的重要一环。遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等智能算法一定程度上克服了经典算法对初值依赖性,难寻找全局最优的问题,同时还保证了算法的收敛性,对于集总动力学模型的发展起到了极大的促进作用。此外,通过构建原料油性质、催化剂性质、操作条件和产品分布之间的神经网络模型,可以从统计学的角度找到产物分布的影响机制,分析得到常规集总分析方法忽略的一些因素,且可对产物分布进行进一步的预测,是构建催化裂化分析模型的一种新型且有效的手段。笔者对现有关于人工智能算法在催化裂化工艺模型构建中应用的研究成果做一整理,以期对后续的研究提供帮助。

  • 2021-04-24
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