基于极限学习机的橡胶配方性能预测

以三元乙丙橡胶(EPDM)胶料配方和天然橡胶(NR)胶料配方为例,将配方中各组分的用量作为输入,硫化橡胶的基本物理机械性能作为输出,建立了基于极限学习机(ELM,extreme learning machine)神经网络的配方性能预测模型,并给出两种配方的预测结果和相对误差。结果表明,ELM神经网络模型能够准确预测出EPDM配方和NR配方硫化橡胶的基本物理机械性能,且平均相对误差在7%以内,具有较高的预测精度。     

基于多元统计的PM2.5分析与预测

随着网络的高速发展,海量的数据充斥着人们的生活。多元统计分析恰好是为了得到各类现象的内在规律而对多维数据集合进行收集、整理、显示、分析。本文以西安地区为例,收集了2017全年的PM2.5数据,运用多元统计分析方法进行分析及预测。通过绘制PM2.5和影响因素的散点图,发现存在线性关系,进一步建立多元线性回归模型,并对模型进行验证,选用逐步回归分析方法和调整R的平方最大的原则确定了最终模型。最后采用不同的不相等系数对模型的预测效果进行了检验,效果较好。     

时态神经网络模型及其在股票分类预测上应用

对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘，用以发现数据在时间上的知识，当数据变化不规律时，如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、容错、可以硬件实现以及自我学习的优点,可作为股票分类预测应用的一种方法。通过将股票数据与时态型相结合，将股票数据转换成时态型股票数据，提出时态神经网络模型的分类方法，对收集的若干上市公司十年内的股票数据进行分析，构建了时态股票数据神经网络分类器对股票进行分类预测。经过实验验证，相比改进前的神经网络和支持向量机方法，该分类器具有更高的分类准确率。结果证明，这种时态数据神经网络模型对于多只股票的分类预测是非常有效的，可以很好地运用到股票市场的分类预测中。     

分析基于单片机的嵌入式多节点网络通信系统设计

嵌入式系统将传统的人为控制系统转变为机器控制系统,提升了系统的精确性与稳定性,有效地节省了传统模式产生的损耗问题。随着电子技术的不断发展,基于单片机的嵌入式多节点网络通信系统设计逐渐完善。嵌入式系统设计的核心就是单片机,而stm32作为一种32位微控制器,在嵌入式多节点网络通信系统应用中的效果显著。基于此,文章主要对基于单片机的嵌入式多节点网络通信系统设计进行了简单的分析论述。     

利用节点管理,提升污水处理水质

随着油田开发形势的变化,为保证原油稳产,加大开发力度,油水井数不断增加,近年主要以产能开发为主,开采层位为薄差油层,对注入水质要求较高,污水处理难度增大。"十三五"以来,注重污水全过程管理,通过加强技术改造,推广应用节点管理、系统控制的管理模式,加强水质管理,使水质情况有了较大的改善。