为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

第一节 引 言 ( Introduction) 第二节 先 导 化 合 物 的 产 生 ( L e a d d i s c o v e r y ) 第三节 先 导 物 的 优 化 ( L e a d O p t i m i z a t i o n )

2.1偏导数 设D是R中的区域,z=∫(x,y)是D上的函数.设B=(x,y0)∈D,我们希望定 义f(x,y)在P点的导数,即因变量相对于自变量的变化率.但如果将P=(x,y)作为变量 由于其是二维向量,没有除法,因此很难定义∫(x,y)-f(x0,y)相对于 P-P=(x-x,y-y0)的变化率.我们只能将P=(x,y)的分量x和y分别作为自变量 来定义导数

1.二重积分的计算 将二重积分(x,y)toh化为不同顺序的累次积分: (1)D由x轴与x2+y2=r2(y>0)所围成 (2)D由y=x,x=2及y=-(x>0)所围成 (3)D由y=x3,y=2x3,y=1和y=2围成

Molecular Insights into the D1R Agonist and D2R-D3R Antagonist Effects of the Natural Product (−)-Stepholidine_Molecular Modeling and Dynamics Simulations

一、Gren公式 定义1一个平面区域D,如果全落在此区域内的任一条封闭曲线都可以不经过D以外的点而连续地收缩为 点,则称此区域D为单连通的,否则称为复连通的

一、选择题(1-10题每小题2分11-50题每小题1分,共60分 在下列各题的A)、B)、C)、D)四个选项中,只有一个选项是正确的请将正确选项填涂在答题卡相应位置上答在试卷上不得分。 (1)下列数据结构中,按先进后出原则组织数据的是 （A)线性链表 （B)栈 （C)循环链表 （D)顺序表 (2)具有3个结点的二又树有 （A)2种形态 （B)4种形态 （C)7种形态 （D)5种形态

1． 设D⊂ n R ， 为连续映射。如果D中的点列{x m f : D → R k}满足

1.有界函数若函数f(x)在定义域D上既有上界又有下界,则称f为D上 的有界函数。这个定义显然等价于,对一切x∈D,恒有|f(x)|M 有界函数的几何意义

troduce different notations. Some consider “NTP” a general term for deoxynucleotides, but the absence of the letter “d” indicates a ribonucleotide to others. Commercial literature also describes ribonucleotides as “RTP’s.” If the letter “d” is present, the name describes a deoxynucleotide. If “d” is absent, check the literature