为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

定义11:设o是Vn(F)上的线性变换,若对 入∈F,存在非零向量,使得5=5 则称是线性变换σ的一个特征值, 5是的属于特征值的特征向量

在流控传输协议(stream control transmission protocol,SCTP)中,多路径并行传输利用多家乡特性实现数据在关联的多条端到端路径中的并行传输.然而,受不同路径性能差异的影响,多路径并行传输将带来接收端的数据乱序.为了减轻数据乱序的程度并提高网络吞吐量性能,需要尽可能准确地估计每条路径的实时带宽与往返时间(round trip time,RTT).本文利用扩展矢量卡尔曼滤波对多路径并行传输中每条路径的可用带宽与往返时间进行联合预测,同时提出了一种综合考虑发送端未经接收端确认的数据的路径选择算法.仿真结果表明,通过实时准确地预测可用带宽和往返时间,路径选择算法能够减轻接收端数据乱序的程度.对于带宽敏感的多路径应用场景而言,该算法的收敛速度比Kalman-CMT算法更快,对网络吞吐量性能也有一定程度地提高;对时延和带宽都敏感的多路径应用场景来说,算法在收敛速度与吞吐量两方面优势明显

本章可视为前一章的深入和提高； 由于命题逻辑的局限性我们必须 引入谓词逻辑.学习本章时要求掌 握好谓词与命题的关系、量词、 辖域、公式等概念.比较谓词公式 的等价、蕴涵与命题公式相应的 概念的异同；能将自然语言符号 化；能用谓词逻辑进行推理；理 解前束范式的意义

尽管戴尔被近日的“邮件门”事件弄得有些纷扰，但这并不妨碍它继续我行我素地进行 着别人难以模仿的直销、标准化以及独到的供应链管理。 从表面看，戴尔通过电话、网络以及面对面地接触，和顾客建立起直接的沟通和服务支 持渠道。通过网络平台，利用电子数据交换连接，戴尔使上游的零件供应商能够及时准确地 知道公司所需零件的数量和时间，从而大大降低库存

利用Fact Sage热力学软件Phase Diagram和Equilib模块分别计算了CaO含量对CaO-Al2O3-22% MgO-1% SiO2-2% FeO系液相线的影响以及CaO、调渣剂CaF2和B2O3单独或复合添加对Al2O3-MgO-25% CaO-1% SiO2-2% FeO系1700℃液相量的影响.通过差热分析测定了现场实验炉渣的熔化开始温度和结束温度,验证了理论计算变化规律.结果发现:电铝热法生产FeV的炉渣中CaO质量分数应该控制在25%左右,此时熔化性能较好;调渣剂CaF2的调渣效果好于B2O3,且Al2O3/MgO质量比较高时二者不能复合使用;考虑到工业应用效果和环境保护,CaF2添加量应控制在2%~5%

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