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基于AI神经网络业务预测的网络容量规划方法研究

本文在无线数据业务需求爆发增长的背景下,基于业务发展趋势提出适用于无线网络容量规划的神经网络预测模型,创新采用数据增量与循环迭代预测方法,提升业务预测精度,并将预测结论应用于无线网络容量规划中,指导网络资源合理配置。

  • 2021-05-12
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基于半张量积的修正压缩感知模型重构算法研究_刘俊梅

为了降低随机观测矩阵的存储空间,给出一种基于半张量积的正交匹配追踪重构算法.该方法利用半张量积理论,修正压缩感知模型,构造低维观测矩阵对原始信号进行随机观测,并采用正交匹配追踪算法对信号进行重构,从而得到稀疏信号的估计值.仿真实验分别采用1维时域稀疏信号、1维变换域稀疏信号进行测试,并从重构误差、重构概率、重构时间等角度进行了测试.给出的算法可以大大降低观测矩阵的存储空间,也可以降低数据运算复杂度,在压缩感知中可以得到广泛应用.

  • 2021-04-21
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低,种植经验与果蔬生长过程数据无法关联,导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法,对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析,动态选取策略子项进行组合,运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法,实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明,该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期,对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
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基于改进NSGA_算法的多级服务设施备用覆盖选址决策模型_宋艳

为了应对跨区域突发事件过程中受灾点服务差异化需求的问题,建立了应急储备设施点的多级备用覆盖选址决策模型,即一个需求点由多个应急设施提供不同质量水平的服务,并考虑设施繁忙状态下由其他设施点提供服务的状况,使模型更加符合实际应用。首次通过设计分段的染色体编码方式改进NSGA-Ⅱ算法提升运算效率以更好地解决多目标选址决策问题,将改进方法下得到的Pareto解分布与NSGA-Ⅱ算法下的仿真结果进行对比分析,结合设施点的部署策略得到不同的空间布局方案。证明了模型的可行性及改进NSGA-Ⅱ算法在解决设施点多目标选址决策问题时的有效性。

  • 2021-05-07
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基于遗传算法的改进时序预测模型研究_李思莉

云计算系统通过对存储、软件、服务等资源进行统一调度来为用户提供所需的服务。用户的需求具有多样性、多变性,使用弹性伸缩技术可以提高用户满意度,很好地解决资源利用率和应用系统之间的矛盾,是云计算的关键技术之一。然而,网络应用程序的工作负载通常是动态的,并且很难预测。因此,云计算中Web应用的关键技术是根据负载进行资源的动态分配,这是研究的热点,也是难点。目前,针对动态伸缩算法,提出的解决方案多是独立的、单一的或基于过去资源使用率进行提前预测。但这些方法容易导致资源利用不足。该文提出利用遗传算法改进时序预测模型ARIMA计算所需的虚拟主机数,以实现提高资源利用率,达到资源快速伸缩的目的。所提出的模型已经用几个基准工作负载进行了验证,在虚拟主机数和响应时间方面有一定的改善。

  • 2021-04-21
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基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

  • 2021-04-22
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基于改进樽海鞘算法的锅炉NO_x排放模型优化研究_牛培峰

为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。

  • 2021-04-23
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基于节点_链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法_唐静

为解决移动物联网数据传输过程中存在的数据传输质量不高、网络传输带宽较低等不足,提出了基于节点-链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法。考虑节点移动特性,设计了一种新的基于节点-链路评估模型,实现数据传输过程的多维度评估。随后,根据节点-链路评估模型,提出了数据传输依序度、中继链路控制度、传输能量可控度3个指标;并通过匹配节点的传输功率,设计了基于数据传输依序度的移动物联网链路稳定方法,采用泊松分布模型来构建基于中继链路控制度的节点稳定方法,并通过预估节点受限性能,提出了基于传输能量可控度的节点失效态传输节能方案,分别从节点、链路、能量3个层次优化了移动物联网数据传输性能,有效提高较网络传输的稳定性。仿真实验表明,与基于似然估计补偿机制的移动无线传感网数据控制同步传输算法和基于预发射-精度提升机制的LTE-5G数据传输算法相比,所提算法具有更低的网络拥塞水平和节点受限概率,以及更高的网络传输带宽。

  • 2021-04-21
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