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多介质五方程简化模型及界面捕捉的人工压缩算法研究_薛创

五方程模型是在欧拉框架下模拟多介质流动问题的重要方法之一，不同的五方程模型存在体积分数方程和封闭条件的差别. 根据两介质五方程简化模型的基本假设，发展了适用于任意多种介质的体积分数方程. 为了捕捉多介质界面，将HLLC-HLLCM混合型数值通量的计算格式推广应用于二维平面和柱几何的多介质复杂流动问题，在高阶精度的数据重构过程中采用了斜率修正型人工压缩方法ACM. 通过一维、二维多介质黎曼问题算例测试，结果表明：本文发展的计算格式能够较好分辨接触间断和激波，间断附近物理量无振荡；对于添加了初始扰动的激波问题，能够有效抑制激波数值不稳定性；二维柱球SOD问题和接触间断型黎曼问题检验了计算格式对多介质复杂流动问题的适应性.

  • 2021-04-24
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带有隐式反馈的SVD推荐模型高效求解算法_蔡剑平

作为推荐系统的重要组成部分,协同过滤已成为了当今主流的推荐方法之一.其中基于潜在因子的协同过滤常采用SVD推荐模型分析用户喜好.近年来,随着SVD推荐模型研究的深入, SVD++,TrustSVD等一类带有隐式反馈的SVD推荐模型被相继提出.此类模型能更有效地从有限的数据源中挖掘有用信息并取得了较好的效果,因此受到了人们广泛关注.然而,现有文献大多关注于模型设计,缺乏专门针对带有隐式反馈的SVD推荐模型的高效求解算法.为此,本文首先研究了一般性的SVD推荐模型梯度求解框架,然后以SVD++推荐模型为突破口,基于块梯度下降方法设计了高效求解算法BCDSVD++并解决了容量矩阵求逆、稀疏数据优化处理等两个关键问题.实验表明,本文所设计的BCDSVD++算法具有比传统的并行梯度下降法更高效的求解效率及收敛能力.

  • 2021-04-21
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滑坡实时监测预警模型调度算法优化研究_何朝阳

监测预警是地质灾害防灾减灾的重要手段。在滑坡的实时监测预警中，预警模型的调度算法直接关系到预警的成功与否。传统的做法是根据一定时间间隔启动预警服务，这种方法易于实现，但受到预警时间间隔的影响，其预警结论及其处置建议的发布存在一定的延迟，无法达到真正的实时预警。如何通过预警模型和实时监测数据快速地得到预警等级、如何控制好预警信息发送的时间与频率，是需要解决的两个关键问题。为了尽量缩短从数据采集到预警信息发出的时间间隔，为后续预警处置赢得更多时间，本文从预警流程和模型调度算法入手，研究基于时间驱动和数据驱动的预警模型调度方式，结合实时监测数据类型及其特征，提出预警模型调度策略及预警信息发布策略，以期提高滑坡的预警精度，最后研发一套预警等级求解器，采用多线程思路，构建基于策略的预警模型通用计算框架，从而实现对滑坡的实时过程跟踪预警，充分发挥预警平台的作用。

  • 2021-04-21
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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环？

伴随着AI的兴起，越来越多的智能产品诞生，算法链路也会变得越来越复杂，在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题，本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环，为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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图解最常用的10个机器学习算法

在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

  • 2021-04-16
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统计学入门-第1章：不确定性的数学表达：0-1分布

在前面几节的介绍中，我们谈到了上证综指的日度收益率分布情况，探讨了最适合日度收益率的概率分布。在这个过程中，我们关注的是日度收益率这一具体数值，它的特点在于，你总能在两个取值不同的日度收益率之间，再找到一个可能出现的新的日度收益率。换而言之，上证综指的日度收益率是一个连续随机变量。然而如果我们对每天具体赚了多少钱不太关心，而是关注手机屏幕里收益率那一项是红色还是绿色。那么上证综指的日度收益率就变成了一个只存在两种结果的事件集合：{0：日度收益率为负；1：日度收益率为正（或0）}。例如图1.5.1所示就是1991-2021年部分日度上证综指的正负情况。这就是本节要介绍的0-1型数据。

  • 2022-08-02
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统计学入门-第二章 参数估计：正态分布均值的区间估计

在前面两节中，我们学习了矩估计和极大似然估计，它们有一个共同特点，就是得到的都是点估计量（Point Estimate）。例如，使用样本均值 对总体均值 进行估计，得到的是一个具体的数值，这就是点估计的意思。点估计的优点很明显，那就是简单易懂。以股票收益率为例，某股票的长期平均收益率是 ，但是很遗憾 是未知参数。因此，我们需要用样本均值 去估计它。为此，我们计算了过去200个交易日的收益率均值，发现 。请问：如果你现在投资该股票， 是你对未来长期收益率的预期吗？答：不是的。为什么？因为我对该股票未来收益率的长期预期应该是 。在目前的模型假设下, 是一个固定的参数，跟样本无关。但是， 是一个统计量，会受到所用数据的影响。比如，使用199个交易日或者201个交易日所得到的 会有所不同。所以这里的 仅仅是对 的一个估计。前面提到，只要是估计就会有误差。只要有误差，就意味着真实的 ，大概率不是 。因此，如果我们只关注点估计 ，那么该估计量的估计误差就被彻底忽略了。另一方面， 作为一个合理估计（例如：矩估计），我们相信它距离真值 ，不应该“太远”，应该保持一个虽然随机但是合理的距离。但是，什么样的距离才是合适的距离呢？能否根据这个距离，构造一个以 为中心，大小合适的区间呢？我们希望该区间能够以很大的可能性覆盖真值 ，这个区间就是我们要构造的区间估计（Interval Estimate），区间估计中一种最重要的方法就是置信区间（Confidence Interval）。

  • 2022-08-03
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基于大数据分析的供热二次管网异常监测的算法比较_张庆峰

近年来供热二次网平衡调控和节能日益成为供热企业关注的焦点。随着热计量器具的大量安装和海量数据的采集,供热企业积累了前所未有的供热末端数据,但是这些数据存在着数据量大、有一定失真度等问题,使得供热企业由于缺乏合适的工具而无法发挥这些数据的作用。基于上述原因,本文提出了一种基于孤立森林的分布式算法,通过对热计量表数据进行分析,对数据进行清洗和筛选,从而正确识别出供暖异常情况。本文将孤立森林算法部署到spark分布式计算平台上,极大地提高了算法的运行速度,并且误报率（FPR）和查全率（TPR）等指标都优于常用的K均值（K-Means）算法和高斯混合模型（GMM）算法。

  • 2021-06-18
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