简介：区域旅游人才预测对于区域旅游经济的长远发展有着重要的作用，关系到旅游产业布局，旅游产业结构调整等一系列问题．运用灰色系统理论对环三都澳区域导游人才的供需现状及未来发展趋势进行研究，通过建立区域导游人才供需预测GM（1，1）模型，对环三都澳区域导游人才供需进行预测．实例分析结果表明，从预测精确程度、合理性和实用性等方面来看，GM（1，1）预测模型都适合于区域旅游人才预测研究．

简介：文章以1995年—2014年山西省人均GDP数据为基础,采用灰色GM（1,1）模型对山西省人均GDP进行模拟,并通过马尔可夫模型进行修正,建立了灰色—马尔可夫模型。结果表明,预测的准确性和合理性得到了较大的改善。

简介：摘 要：在电力系统不透明的特点下，电力负荷预测通过考虑外在因素的影响，运用数学模型和运算软件力求得到更为精确的的预测数值，而电力负荷预测的核心问题是预测的技术方法。本文采用灰色模型GM(1,1)对北京市8年的数据进行分析预测，得出的实际值与观测值之间具有较高的精确度,并由此讨论灰色GM(1,1)模型的优劣势。

简介：摘要：针对PM2.5具有非线性、不确定性、难以预测的特点，提出了一种GM-AFSA-ELMAN神经网络的混合特征选择算法，首先是通过灰色关联的分析方法选出与PM2.5相关性较强的特征变量，过滤掉一些相关性小的特征变量。然后利用人工鱼群算法(AFSA)强大的寻优能力对ELMAN神经网络进行初始化、权值优化。接着利用ELMAN神经网络建立相关变量与 PM 2.5 浓度之间的软测量模型，并利用所监测到的数据对模型进行训练，最后将该模型应用于实际环境中，结果表明该方法具有较高的精度和收敛速度

简介：摘 要：我国正处于经济快速发展的重要时期，城镇化发展速度也在不断提升，需要大量土地资源投入到城镇建设中。为有效解决土地资源与城市发展之间的冲突，本文利用灰色预测模型，对于广东省的新型城镇化与土地集约利用展开系统性分析。从研究中得出广东省的新型城镇化与土地集约利用均保持上升趋势这一结论，而且大多数区域的新型城镇化增长幅度更大。

简介：摘要：随着社会经济的不断发展，能源行业的发展也越来越迅速，其中燃气作为重要的能源之一，被广泛应用于生活和工业领域。而作为燃气表的重要参数，误差对于燃气计量计算精度所起的作用不可小觑。因此，在本文中，我们基于灰色系统理论，通过对历史数据进行建模和预测，提出一种预测燃气表误差的方法。实验结果表明，所提出的方法比传统的预测方法更加准确和可靠。期望能给能源行业以启发，并能提供有益的借鉴。

简介：摘要在工程建设过程中,项目初期成本预测算至关重要,是有效控制项目施工成本的准绳，也直接影响着项目的劳务分包及物资设备的采购，所以应该用合理的方法来控制项目的成本预算,确保项目成本预算结果的准确性和可靠性,从而使项目的建设可以顺利进行，企业经效益最大化。项目成本预测算方法简要分析,仅供大家交流和参考。

简介：生命周期评估(LCA)是绿色产品设计的一项重要内容,影响评估是LCA的重要阶段.本文将各种排放物影响因子进行分类后,应用灰色系统理论,提出了影响评估灰类划分及其白化权函数,对各影响类别进行了灰色聚类分析,然后根据分析结果给出了分类影响指数的计算方法.根据各影响类别的作用范围,将影响类别按全球影响、区域影响、本地影响进行了分组,并给出了分组影响指数以及总体影响指数的计算方法.最后,以设计中的3种材料钢、铝、工程塑料为例,说明了以上方法在一类产品比较选择中的应用.

简介：针对Harris算法阈值根据经验人为设定、在图像不同对比度区域无法有效提取角点的问题,提出了一种自适应改进算法。首先,采用九宫格法对图像像素点进行筛选;然后,对筛选出的像素点,计算其局部均方差,从而确定各像素点所在区域的对比度;最后,根据对比度使用自适应阈值对图像进行检测,获得最佳匹配角点。通过试验结果验证了算法的有效性和可行性。

简介：摘要介绍了双波段可染气体的探测方法，结合了先进智能控制算法，分析了模糊神经网络在可燃气体探测器中应用的可行性，提出了数据处理的模糊神经网络的实现方法，给出了具体的实验仿真结果。

简介：摘要：近年来，PPP模式广泛应用于准经营性的城市基础设施建设项目，PPP项目的经济测算是项目前期立项决策论证过程中，定量评价的一个重要环节。本文在投资决策分析理论的基础上，运用蒙特卡洛模拟方法，建立了城建PPP项目投资回报及缺口补助的随机模型测算方法，并且通过算例对确定值模型和随机模型进行比较分析。结果表明，本文提出的测算方法对于参数较难准确预测的城建PPP项目，具有很好的实际应用价值。

简介：本文利用跟踪学习检测（Tracking-Learning-Detection,TLD）算法能够对目标进行长期的持续跟踪的优点,对动态图像序列中的目标进行跟踪。采用了目标被遮挡这种困难情形的图像数据库进行了实验。通过对数据库中的可见光、红外和加权平均融合图像序列的目标跟踪,结果表明,TLD能够对目标进行持续跟踪,即使在可见光下跟踪失效也能够通过红外图像的弥补,从而使跟踪效果达到预期的要求。

简介：摘要：近年来，随着高速公路的发展越来越迅速，给人们的出行带来了巨大的便捷。但是随着高速公路的快速发展及汽车保有量的急剧增加，但车辆的性能尤其是大型货运车辆的性能并没有显著提高，因此，目前这种车辆两极化发展的趋势导致近年来高速公路交通事件形势依然较为严峻，此外，尤其高速公路为全封闭的专用高速公路，发生事件的严重程度一般较大，且容易引发二次事件，严重影响高速公路的整体通行能力和运营效率。因此，随着视频分析技术水平的不断提高，及时，准确的识别交通事件，并进行实时的预警和诱导，才有保证高速公路的良性运行状态。

简介：摘要：目前绝缘子缺陷检测的方法可分为人工巡检、基于机器学习的图像识别技术和基于深度学习的目标检测算法。人工巡检主要通过人工排查绝缘子明显、直观的故障，费时费力，且存在安全隐患。基于机器学习的图像识别技术如局部二值模式特征(Local Binary Pattern，LBP)，方向梯度直方图特征(Histogramof Oriented Gradient，HOG)和Deformable Part Models(DPM)目标检测算法等虽已取得一定的效果，但其主要使用单一特征(如颜色、纹理、形状等)，同时依赖人工提取特征，工作量大，检测效率低。

简介：

简介：摘 要：随着深度学习等人工智能算法的蓬勃发展，深度学习在机器视觉领域得到了广泛应用，目标检测算法是机器视觉领域的核心基本问题，而小目标检测一直是目标检测领域的难点。本文在通过小目标检测算法DSSD在水下清洁机器人中的实际应用案例，说明了使用该算法能够增强水下清洁机器人对小目标的检测能力，使其具有更高的辨识精确度以及更快的辨识速率。

简介：摘要：本研究拟从提高识别准确率、识别速度和用户体验三个角度，探索优化人机交互目标检测的算法和界面设计。在算法层面，将采用注意力机制提升检测精度，使用模型压缩和编译加速推理速度；在交互设计上，构建用户中心、清晰直观的结果展示界面，并引入交互反馈、操作辅助等机制增强体验，让复杂场景下的交互检测既高效又易用，使人机协作更加智能化和友好化。

简介：摘要：随着电力系统的持续演进和智能化进程的加速，电力监控系统对于确保电力供应的稳定与可靠愈发关键。然而，电力监控系统主机操作数据的安全面临严峻挑战，诸如黑客攻击、数据恶意篡改等威胁层出不穷。本研究以内蒙古赤峰市的电力监控系统为具体对象，精心构建了一种极具实效的主机操作数据安全性检测算法。该算法致力于精准识别和防范各类安全隐患，旨在全方位提升电力监控系统的安全性与稳定性，从而为内蒙古赤峰市的电力供应提供坚实可靠的保障，同时也为相关领域的研究与实践提供有益的借鉴与参考。

简介：摘要：本文旨在探讨可穿戴智能设备中的生物信号识别与健康监测算法，通过对相关算法的研究与分析，探讨其在健康监测领域的应用前景，为未来可穿戴技术的发展提供理论支持。

简介：摘要在交通事故统计的基础上，运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型，即GM（1，1）模型。GM（1，1）模型是最常用的一种灰色模型，尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点，探讨了灰色模型GM（1，1）在道路交通事故预测中的应用，对四川省道路交通事故死亡人数进行了预测。