...机模型综合特性建模方法专利,提高了水轮机模型综合特性数据...
建模步骤为:Step1、对混流式水轮机模型综合特性曲线图通过图像扫描以及坐标变换方式获得流量、效率以及飞逸特性数据;Step2、在进行归一化处理的前提下,以零开度边界条件为基础,实现特性曲线向低效工况区的延拓;Step3、以差分进化算法对延拓后的混流式水轮机全局特性数据进行拟合,基于Simulink软件平台,结合拟合数据,...
11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
定期重估:在新数据可用时更新模型参数ARIMA模型是时间序列分析中最常用和最强大的工具之一。它的灵活性使其能够适应各种不同类型的时间序列数据,但同时也要求分析者具有丰富的经验和专业知识来正确指定和解释模型。在实际应用中,通常需要结合领域知识、统计诊断和试验来选择最佳的模型规格。5、季节性自回归积分移动平均...
NeurIPS 2024|FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型
(d)直接使用PH对齐拓扑结构会导致模型在IJB-C测试集中出现显著差异。我们的PTSA策略有效缓解了这种过拟合问题,在IJB-C数据集上评估过程中展现出更小的拓扑结构差异。基于以上的观测结论,我们可以推断出,在大规模识别数据集上训练人脸识别模型时,人脸数据的结构信息将被严重破坏,这无疑限制了人脸识...
京东远升申请预约业务处理专利,提高紧急预约场景下的仓储入库效率...
该方法包括:响应于紧急预约业务处理请求,获取对应的仓库标识,以获取历史入库数据和历史仓收货数据;通过历史入库数据确定时间序列分析模型的模型参数,基于模型参数得到拟合模型,对当日入库数据进行预测,得到一般预约入库时段和各可预约时段的入库量级;获取历史每日收货数量、历史每日收货时长和各可预约时段的出勤人数,预测...
NC|进化信息机器学习增强了预测基因与表型关系的能力
综上所述,遗传多样性、跨物种转录组分析和机器学习方法的融合增强了影响NUE的基因的预测建模。反向遗传分析结果进一步表明,这些基因预测的NUE不仅是生物标志物,也是重要的功能,在决定植物的性能,以响应环境营养。研究提出的管道可以补充目前的方法在确定重要的基因在多基因性状。对遗传多样性作物和动物数据集特征减少的进...
中国石油申请基于RU-Net和LSTM神经网络模型的自动历史拟合方法及...
本发明的基于RU??Net和LSTM神经网络模型的自动历史拟合方法及装置具有数据处理量小,大大缩短研究周期,能够精准预测油气藏的注采生产动态,显著提高储层非均质性刻画的精度,降低剩余油分布的不确定性,实现油气藏开发全生命周期的精确描述和预测的优点(www.e993.com)2024年10月23日。本文源自:金融界作者:情报员...
下半年十年期国债走势的分析 ——基于VAR模型的分析
我们基于已披露数据拟合VAR(3)模型参数,假设质量指标(A股ROE指标)符合分析师一致预期,在2024年末达到约8.55;假设资金面指标(M2-社融同比增速)维持不变;围绕对增长和价格指标的变化情况,对10年期国债到期收益率预测进行情景分析。在2024下半年,我们对GDP季度同比增速给出4.5-6.0%的测试范围,对GDP平减指数同比变化给...
政府在线回应质量感知对公众政治信任与持续电子参与意愿的影响...
如图1所示,首先采用面向现象的定性研究,旨在勾画政府在线回应公众在线诉求的全貌,挖掘出匹配现实的政府在线回应质量感知的内涵及构成。之后采用定量研究,基于文献及定性研究结果和公平理论提出研究假设,并通过运用偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM)分析数据,检验和验证假设,以揭示各变量间的复杂内在关系。
「论文解读」:大模型免微调的上下文对齐方法
本文通过对alignmenttuning的深入研究揭示了其“表面性质”,即通过监督微调和强化学习调整LLMs的方式可能仅仅影响模型的语言风格,而对模型解码性能的影响相对较小。具体来说,通过分析基础LLMs和alignment-tuned版本在令牌分布上的差异,作者发现在大多数情况下,它们在解码上表现几乎相同,主要的变化发生在文体方面,如话语标记...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...