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提出了基于时间序列的混合预测模型,即将改进的移动平均预测模型MA和灰色预测模型GM(1,1)结合起来。该混合预测模型产生的预测准确率比较高,有效地提高了网格中调度组件的调度效率。 相似文献
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地铁中站点客流量为地铁运营调度部门提供实时调度管理依据。将径向基核函数与多项式核函数线性组合,构建了混合核支持向量回归机(SVM)预测模型。采用基于黄金分割的混沌粒子群(GCPSO)对混合核SVM的参数进行寻优,得到最佳的参数组合。利用该混合核SVM预测广州地铁3号线站点短期客流量。结果表明,GCPSO优化的混合核SVM预测模型对地铁站点的短期客流的预测精度高,预测数据和实测数据拟合良好,相对误差较小,明显优于SVM其他三种预测方法及Elman神经网络预测方法。 相似文献
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结合Web服务用户访问静动态内容的不同特点,提出一种基于混合预测模型的负载均衡算法.该算法建立了网络带宽负载和CPU、内存等综合负载的小波包-支持向量机混合预测模型,根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度.仿真结果表明,该算法较传统基于预测的负载均衡算法具有更高的效率和实用性. 相似文献
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炼油生产调度为混合整数规划问题,随着规模的增大,其求解时间随问题规模呈指数增加,使得大规模长周期炼油生产调度问题难以在合理的时间内求解.针对该问题,本文提出了一种基于生产任务预测与分解策略的炼油生产调度算法,该算法能在短时间内获得大规模调度问题的满意解.所提算法将原问题沿时间轴分解为若干个调度时长相同的单时间段子问题,并设计了基于深度学习的单时间段生产任务(组分油产量)预测模型,用于协调子问题的求解.其中,生产任务预测模型通过易于获得的小规模问题的全局最优调度方案训练得到.最后,通过与商业求解器Cplex以及现有算法的对比,实验结果表明了所提算法的有效性. 相似文献
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传统资源调度方法无法获取资源调度适配因子,导致资源调度精度偏低、利用率小且负载均衡度低问题.为此提出基于模式融合的网络动态资源柔性调度方法.根据移动中心网络结构矩阵确定移动网络节点分布,以此为基础构建混合预测模型,获取网络节点负载状态,并计算节点负载和资源占有率,得出适配因子,引入max-min和蚁群混合算法,实现网络动态资源有效调度.实验结果表明:研究提出的教育教学动态资源利用率和负载均衡度更高,说明基于模式融合的网络动态资源柔性调度方法性能更好,更有利于实现资源共享. 相似文献
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基于多媒体服务器的性能要求,提出了一种自适应的混合磁盘调度策略DRT-window.它既能满足实时请求对实时性的要求,根据实时请求的截止期动态选择窗口大小;又能在其松弛度内尽努力(best-effort)地服务非实时请求,从而减少非实时请求的响应时间。DRT-window采用了两级层次调度方案:第一层为不同类型的请求采用各自适合的调度策略;第二层为混合请求调度嚣,混合调度第一层中的不同类型的请求。通过性能比较和理论证明,表明此混合磁盘调度策略能在保证实时请求无抖动执行的同时,尽量地减少非实时请求的响应时间。 相似文献
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针对交直流混合微电网中可再生能源发电不确定性导致的预测误差,提出一种基于XGBoost短期预测控制的多时间尺度调度策略.基于NSGA-II算法,结合风光出力与负荷的供需关系,优化和制定未来24小时的调度计划;针对预测误差产生的功率波动,引入XGBoost短期预测模型,实现对日前调度的实时修正.以中国北方某小区供电系统为例进行验证,并分析不同直流负荷比例对优化调度结果的影响,结果表明该方法可以有效提高微电网运行效益及稳定性. 相似文献
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针对软件系统模块间具有依赖关系的问题,通过对软件系统网络结构进行分析,构建了基于网络表征学习的混合缺陷预测模型。首先,将软件系统以模块为单位转换成软件网络;然后,使用网络表征技术来无监督学习软件网络中每个模块的系统结构特征;最后,结合系统结构特征和卷积神经网络学习的语义特征构建一个混合缺陷预测模型。实验结果表明:在Apache三个开源软件poi、lucene和synapse上所提混合缺陷预测模型具有更好的缺陷预测效果,其F1指标比最优模型——基于卷积神经网络(CNN)的缺陷预测模型分别提高了3.8%、1.0%、4.1%。软件网络结构特征分析为缺陷预测模型的构建提供了有效的研究思路。 相似文献
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随着时代的不断进步,人民生活水平日益提高。在解决温饱问题之余,有了可供投资的余财。越来越多的人将目光转向股市投资,为股市发展提供了资金条件。然而在纷繁复杂的股票市场,如何寻找最优股成为亟待解决的问题。这不仅是投资者单方面的困惑,也是股票预测领域中学者们所关心的重点。通过网格搜索算法对XGBoost模型进行参数优化构建GS-XGBoost的金融预测模型,并将该模型运用于股票短期预测中。分别以中国平安、中国建筑、中国中车、科大讯飞和三一重工2005年4月至2018年12月28日的每日收盘价作为实验数据。通过实验对比,相较于XGBoost原模型、GBDT模型以及SVM模型,GS-XGBoost模型在MSE、RMSE与MAE三个评价指标上都表现出较好的预测结果。从而验证,GS-XGBoost金融预测模型在股票短期预测中具有更好的拟合性能。 相似文献
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中长期电网负荷组合预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
中长期负荷预测是地区电网系统负荷预测的重要组成部分,对于电网运营成本的节约,电能质量的提高,系统安全稳定运行的保障等具有重要意义.文中采用基于IOWA算子的组合预测模型来研究地区电网中长期负荷预测模型和预测方法,该组合预测模型将RBF神经网络和灰色系统有机结合,既充分发挥单一预测模型的优点,又避免了单一预测模型所存在的... 相似文献
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随着电力物联网的不断发展,用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中呈现出日益重要的作用.为了提高用户级电力负荷预测的性能,本文提出一种基于K-means聚类与卷积神经网络特征提取的短期电力负荷预测模型.首先,利用K-means将用户聚为两类:对于日相关性强的用户,将相邻时刻和日周期的历史负荷作为输入,采用CNN模型提取特征进行预测;对于日相关性弱的用户,仅将相邻时刻的历史负荷输入到CNN模型进行预测.为了验证所提出算法的性能,我们在实际的用户负荷数据上做了实验,并与随机森林、支持向量回归机进行对比,结果表明本文所构建模型的预测平均绝对百分误差降低了20%以上. 相似文献
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论文结合一个洪水预报系统的改进,介绍了EJB组件技术的特点及其在基于多层结构的洪水预报网格系统中的应用,并分析了EJB在该系统架构中的优劣及一些性能改进措施,最后讨论了EJB技术在网格环境下的拓展。 相似文献
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