导读:本文包含了流量模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:流量,神经网络,雨量,模型,法海,台湾地区,明渠。
流量模型论文文献综述
祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭[1]（2019）在《基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型》一文中研究指出针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结果表明,在多个路段的交通流量数据集上,该方法皆取得了满意的预测效果,模型具有较好的鲁棒性。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,相比传统ARIMA、MLP模型,其预测精度分别提高了4.51%、11.23%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
晏周,郑东健,张海龙,刘永涛[2]（2019）在《面板堆石坝渗流量AMPSO-SVM组合监控模型》一文中研究指出传统的面板堆石坝渗流量监控模型难以精确反映渗流量的非线性变化规律,结合支持向量机和改进的粒子群算法,提出了AMPSO-SVM面板堆石坝渗流量监控模型.针对粒子群算法在SVM参数寻优过程中的不足,提出新的自适应粒子群优化算法(AMPSO),采用平均粒子间距对惯性权重进行非线性调整,算法后期在速度更新公式中加入突变扰动,使粒子群保持良好的种群多样性,有效地避免陷入局部最优和过早收敛等问题.在某面板堆石坝的实际应用表明,该AMPSO-SVM监控模型具有简便、高效、拟合与预测精度高等优势,在渗流量监控中具有一定工程应用价值.(本文来源于《叁峡大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
余世明,张航,何德峰,赵云波[3]（2019）在《基于神经网络模型的计量泵远程流量广义预测控制》一文中研究指出为了在流程工业中实现流体物料的远程投加,提出了一种隔膜计量泵流量远程控制方案。方案采用上层优化节点、双信道通信网络和本地控制器的分级控制策略,利用神经网络辨识计量泵流量和电机转速的动态模型,设计了基于自适应广义预测控制(GPC)的流量调节算法。通过对比仿真和实际平台验证了所提出方案的可行性和有效性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年11期）
姜毅[4]（2019）在《基于自由现金流量折现模型的上市公司价值评估——以青岛啤酒为例》一文中研究指出当下社会经济中,并购、重组、股份制改革、股权转让等事件时有发生,而这些事件的解决,都离不开对目标企业的价值评估。如何科学的评估企业价值,是企业相关各方最为关心的问题。本文以青岛啤酒为例,基于企业2014年～2018年的财务数据,运用两阶段自由现金流量折现模型,评估企业价值。实证结果显示:证券市场上青岛啤酒2018年底收盘价和评估价格基本符合,证明自由现金流量折现模型的现实操作性,同时对于经营者、股东的正确决策具有一定的指导作用。(本文来源于《价值工程》期刊2019年32期）
朱鹏颐,官旭,叶善青[5]（2019）在《基于引力模型的海峡两岸贸易流量分析——以沿海7省市数据为例》一文中研究指出以2006—2018年台商集聚的沿海7省市与台湾地区的面板数据为基础,运用扩展的引力模型对影响进出口贸易流量的因素进行分析。实证结果表明:大陆经济规模、海峡两岸产业结构相似度、贸易优惠政策均对两岸进出口贸易产生正向影响;资本劳动比率、台湾地区的经济规模与大陆向台湾的出口贸易产生正相关关系;海峡两岸的人均收入水平差异会对大陆向台湾的出口贸易产生阻碍作用;制度距离与大陆向台湾地区的进口贸易成负相关关系,科技应用水平与大陆向台湾的进口贸易成正相关。(本文来源于《亚太经济》期刊2019年05期）
钟翔,朱彩云,韩旭[6]（2019）在《基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型》一文中研究指出机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。(本文来源于《航空工程进展》期刊2019年05期）
沈浒英,邱辉,邢雯慧,张俊[7]（2019）在《叁峡水库入库流量中期预报水文模型研究与应用》一文中研究指出准确、及时的水文气象预报是水库优化调度的基础。叁峡水库建成后,库区水文水力学特性发生了明显变化。长江委水文局预报中心在原来长江上游中期预报基础上不断改进与创新,设计了基于多种模式数值预报的长江上游分区中期面雨量预报模型,在叁峡水库入库流量预报方案中引进了MIKE11水力学预报模型。基于长江委水文局2010～2017年发布的分区面雨量预报和叁峡水库中期入库流量预报成果,分析了面雨量和叁峡入库流量预报精度以及预报误差出现的可能原因,并对未来中期水文气象预报发展趋势进行了展望。(本文来源于《人民长江》期刊2019年10期）
于琛,胡德勇,段欣,张亚妮,曹诗颂[8]（2019）在《基于降水-流量关联与水力模型的暴雨洪涝灾害预警》一文中研究指出为提高暴雨洪涝灾害预警工作的普适性与时效性,收集松花江流域2011～2015年逐日降水、流量和水位数据,结合前期影响雨量,构建了研究流域叁种降雨情景下的降水-流量关系模型;并基于水动力演进法,得到流量-水位关系模型。在此基础上,分析松花江流域暴雨洪涝灾害危险性的空间变化,并结合影像实例对所提方法进行验证。结果表明,松花江流域降水-流量的平均相关系数为0.72,流量-水位关系模型的平均绝对误差为0.78m,模拟效果总体良好;随重现期的变化,河道危险等级有低等级向高等级转变趋势,河道断面评估预警的准确性为71.15%。研究实现了对暴雨洪涝灾害的危险程度的量化分析和快速预警评估。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年10期）
王鸿杰,张建云,王兴泽,贺瑞敏[9]（2019）在《基于横断面垂线平均流速分布的流量计算模型研究与应用》一文中研究指出深入分析横断面流速分布特性,提出横断面垂线平均流速分布模型及计算公式。该模型利用大断面、河道水位及断面上一条垂线的平均流速,即可较准确地计算出断面上任意一条垂线的平均流速,从而计算出断面流量。这种方法缩短了测流历时,在保证测流精度的同时,为防汛调度决策延长了预见期。讨论了该方法的应用条件、误差来源和误差控制方法。为明渠实时在线监测提供了一种新的方法,为明渠流量计研发奠定了理论基础。(本文来源于《水文》期刊2019年05期）
陈贵兵[10]（2019）在《基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测》一文中研究指出流量预测是船舶无线网络管理中的重要技术,传统组合方法只能描述船舶无线网络流量的部分变化规律,无法获得令人满意的船舶无线网络流量预测结果,为了全面反映船舶无线网络流量变化规律,提出基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测方法。首先分析单一预测方法和传统组合方法的局限性,然后采集船舶无线网络流量历史数据,采用RBF神经网络、BP神经网络、灰色算法分别对船舶无线网络流量进行预测,最后采用支持向量机要对它们的预测结果进行非线性组合,输出船舶无线网络流量最后预测结果,测试结果表明,非线性组合模型的船舶无线网络流量预测十分精确,船舶无线网络流量预测误差可以忽略不计,完全能够满足船舶无线网络管理要求,船舶无线网络流量预测结果显着优于传统组合方法,为解决复杂船舶无线网络流量预测问题提供了一种新的建模思路。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
流量模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的面板堆石坝渗流量监控模型难以精确反映渗流量的非线性变化规律,结合支持向量机和改进的粒子群算法,提出了AMPSO-SVM面板堆石坝渗流量监控模型.针对粒子群算法在SVM参数寻优过程中的不足,提出新的自适应粒子群优化算法(AMPSO),采用平均粒子间距对惯性权重进行非线性调整,算法后期在速度更新公式中加入突变扰动,使粒子群保持良好的种群多样性,有效地避免陷入局部最优和过早收敛等问题.在某面板堆石坝的实际应用表明,该AMPSO-SVM监控模型具有简便、高效、拟合与预测精度高等优势,在渗流量监控中具有一定工程应用价值.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
流量模型论文参考文献
[1].祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭.基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型[J].计算机工程与设计.2019
[2].晏周,郑东健,张海龙,刘永涛.面板堆石坝渗流量AMPSO-SVM组合监控模型[J].叁峡大学学报(自然科学版).2019
[3].余世明,张航,何德峰,赵云波.基于神经网络模型的计量泵远程流量广义预测控制[J].高技术通讯.2019
[4].姜毅.基于自由现金流量折现模型的上市公司价值评估——以青岛啤酒为例[J].价值工程.2019
[5].朱鹏颐,官旭,叶善青.基于引力模型的海峡两岸贸易流量分析——以沿海7省市数据为例[J].亚太经济.2019
[6].钟翔,朱彩云,韩旭.基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型[J].航空工程进展.2019
[7].沈浒英,邱辉,邢雯慧,张俊.叁峡水库入库流量中期预报水文模型研究与应用[J].人民长江.2019
[8].于琛,胡德勇,段欣,张亚妮,曹诗颂.基于降水-流量关联与水力模型的暴雨洪涝灾害预警[J].水电能源科学.2019
[9].王鸿杰,张建云,王兴泽,贺瑞敏.基于横断面垂线平均流速分布的流量计算模型研究与应用[J].水文.2019
[10].陈贵兵.基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测[J].舰船科学技术.2019
论文知识图
