检索结果-南通市图书馆

机器学习技术在农业领域的应用研究——以福建省为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

互联网周刊 2024年第3期 31-33页

作者：巫利荣福建省政务网络建设运营有限公司

在国家全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的大背景下,以人工智能为代表的新一代信息技术为农业现代化提供了转型升级思路,其中,机器学习技术是人工智能的重要分支领域,可以帮助提升农业产业决策及预测能力。本文综合研究了机器学习技... 详细信息

在国家全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的大背景下,以人工智能为代表的新一代信息技术为农业现代化提供了转型升级思路,其中,机器学习技术是人工智能的重要分支领域,可以帮助提升农业产业决策及预测能力。本文综合研究了机器学习技术在农业领域融合应用的基本态势,分析了机器学习技术在福建省农业相关领域的应用方向,并提出了与农业领域融合面临的挑战及发展路径。以福建省为例,机器学习技术在农业领域具有广泛的应用前景,能够提高农业生产效率,降低劳动力成本,带动农业高质量转型升级。但是,机器学习技术在农业领域的发展还存在一些问题和挑战,如技术瓶颈、数据薄弱、成本高昂、适应性差等。因此,需要加强科研和技术创新,提高机器学习技术的适应性,推进机器学习技术在农业领域的示范应用。

关键词：机器学习技术人工智能数字农业示范应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机器学习技术在企业智能财务中的应用研究

商场现代化 2022年第13期 181-183页

作者：王玲安徽三联学院

近年来,随着大数据、人工智能、移动互联网以及云计算新技术的发展和运用,推动了财务从会计信息化阶段逐步转为智能化阶段。而在智能化阶段的三个主要要素即为人工智能、机器人流程自动化(RPA)等智能工具以及大数据分析。而本文所探讨... 详细信息

近年来,随着大数据、人工智能、移动互联网以及云计算新技术的发展和运用,推动了财务从会计信息化阶段逐步转为智能化阶段。而在智能化阶段的三个主要要素即为人工智能、机器人流程自动化(RPA)等智能工具以及大数据分析。而本文所探讨的机器学习技术是三个要素之一——人工智能当中的一个重要领域,它可以用于解释数据和预测未来数据,目前被广泛应用于社会的各个领域。本文基于机器学习技术的运作原理,探讨该技术在智能财务中应用的四大场景,即优化会计引擎、提高财务预警准确度、识别上市公司年报错误以及预测企业内部控制重大缺陷,同时指出当前机器学习技术在我国智能财务运用中存在的问题。

关键词：智能财务机器学习技术应用场景

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

致密砂岩储层渗透率预测技术研究进展

地球物理学进展 2022年第6期37卷 2428-2438页

作者：路萍王浩辰高春云郝昱宇谭富荣刘杰刘伟刚白勇高建平陕西省能源化工研究院西安710021 西北大学地质学系大陆动力国家重点实验室西安710069 Cardiff University Wales CF103ATUK 陕西榆能集团能源化工研究院有限公司榆林719000 西安科技大学西安710054 陕西省矿产地质调查中心西安710068

对于致密砂岩储层而言,渗透率是评价储层物性、渗流特征的重要参数,也是储层产能挖潜和提高采收率的关键.致密砂岩储层孔隙类型多样,孔隙结构复杂,非均质性强,孔渗关系变化复杂,并非简单的线性关系.利用孔渗统计回归和测井解释方法预测... 详细信息

对于致密砂岩储层而言,渗透率是评价储层物性、渗流特征的重要参数,也是储层产能挖潜和提高采收率的关键.致密砂岩储层孔隙类型多样,孔隙结构复杂,非均质性强,孔渗关系变化复杂,并非简单的线性关系.利用孔渗统计回归和测井解释方法预测精度较低,致密砂岩储层渗透率预测成为一项重要而艰巨的任务.本研究基于孔喉结构是致密砂岩储层渗透率的主控因素,重点利用毛管压力(MICP)、核磁共振(NMR)、岩心物性实验数据及测井资料,对基于统计回归理论、流体流动单元划分(FZI)储层分类理论、分形几何理论及人工智能理论的渗透率预测方法进行综述.最后指出,基于MICP、NMR及常规测井,将流体流动单元划分(FZI)储层分类技术、分形几何数字岩心技术以及人工智能机器学习技术相结合,可形成一套具有岩石物理学意义的致密砂岩储层渗透率评价和预测的有效方法.

关键词：致密砂岩储层渗透率预测 FZI技术分形几何技术机器学习技术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

锂电池SOC估计的实现方法分析与性能对比

储能科学与技术 2022年第10期11卷 3328-3344页

作者：黎冲王成辉王高鲁宗虎马成智国家能源集团新疆能源有限责任公司新疆维吾尔自治区乌鲁木齐831499 新疆工业云大数据创新中心有限公司新疆维吾尔自治区乌鲁木齐830026

锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计技术是保证电力储能和电动汽车合理应用的核心技术,也是锂电池系统控制运营、监测维护的基础。在锂电池实际应用中,其表现出非线性、时变性、影响因素复杂性和不确定性的问题,造成了荷电状态估... 详细信息

锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计技术是保证电力储能和电动汽车合理应用的核心技术,也是锂电池系统控制运营、监测维护的基础。在锂电池实际应用中,其表现出非线性、时变性、影响因素复杂性和不确定性的问题,造成了荷电状态估计难度大、精度不高和适应能力不足。为此,众多锂电池荷电状态估计算法及改进策略应运而生。与此同时,部分研究人员针对不同估计方法和改进策略的实现方式和优缺点开展了分析与对比,但相关综述对估计方法的技术特点和适用性方面的论述不足且缺乏系统性总结。本文首先分析了锂电池荷电状态估计的影响因素和测试标准;然后从基于实验计算的传统方法、基于电池模型的滤波类算法、基于数据驱动的机器学习技术以及数模混合估计方法四个方面开展对比分析,归纳总结各类方法的技术特点、实现过程、适用条件、难题痛点以及应用优势,系统全面地论述了现有锂电池荷电状态估计技术的研究重点和应用现状;最后,展望了锂电池荷电状态估计算法的未来研究方向。

关键词：锂电池荷电状态估计实验计算方法滤波估计算法机器学习技术数模驱动

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器学习的离心泵叶轮智能优化设计平台

基于机器学习的离心泵叶轮智能优化设计平台

作者：陈云飞江苏大学

学位级别：硕士

本文是在国家自然科学基金[项目编号51979127]与国家重点研发计划[项目编号2020YFC1512405]的资助下看展工作的。离心泵作为一种使用最为广泛的流体传输装置,据相关部门统计,离心泵耗电量约占我国每年总耗电量的10%,耗电量占比十分巨大... 详细信息

本文是在国家自然科学基金[项目编号51979127]与国家重点研发计划[项目编号2020YFC1512405]的资助下看展工作的。离心泵作为一种使用最为广泛的流体传输装置,据相关部门统计,离心泵耗电量约占我国每年总耗电量的10%,耗电量占比十分巨大。因此提高离心泵的工作效率就有利于实现国家节能减排的目标。离心泵叶轮是其核心过流部件,叶轮设计的好坏影响着离心泵内部流动状况也就决定了离心泵的效率高低,针对离心泵叶轮的设计方法与优化方法的研究从未间断。在学者不断的努力下,各种新的设计方法与优化方法开始被应用于离心泵产品的设计与生产,但是从新产品的开发周期而言,要设计出一个高效的离心泵叶轮仍然需要耗费大量的时间成本。设计、模拟仿真、试验、再回到设计,这样的迭代过程依旧是最主流的设计思路,而在近些年机器学习理论研究不断发展的情况下,如何利用新技术缩短新产品开发时间受到了研究者的关注。论文结合机器学习技术与遗传算法等,探讨了将离心泵叶轮迭代设计过程中定性的半经验设计转化为科学的定量设计的可能,最终开发了基于人工智能的离心泵叶轮智能设计优化平台,并使用模拟计算与试验进行了验证。本次的主要研究内容有:(1)总结了离心泵设计的国内外研究现状,包括水力设计方法及相关的流道优化、叶片优化等。同时阐述了离心泵叶轮在设计过程中,参数取值、型线绘制过分依赖设计人员经验,且设计、建模、仿真、修改设计整个迭代优化过程人力成本高时间成本高的问题。在总结近些年人工智能相关技术发展的基础上,分析了将难以定量的半经验设计转化为可以定量的智能设计的可能。(2)建立了离心泵叶轮主尺寸设计神经网络并用其进行主尺寸预测,使用叶轮流道过流断面面积变化曲线作为流道优化基础,并根据此理论编写了评估算法,使用该算法作为遗传算法的适应度函数确定了流道优化方法,并通过一组优化实例的流道内部流动分析验证了优化方法的有效性。同时建立了离心泵叶轮叶片进出口角与包角神经网络,用其进行叶片各个角度的预测,并使用逐点计算与递归二分查找法结合Bezier曲线库完成了叶片绘型。(3)为了突破神经网络数据库的限制,将CFturbo、Pumplinx、Isight软件进行联合搭建了智能仿真平台,对以上通过神经网络预测参数设计出的泵模型进行数值计算,并使用模拟退火算法优化,从而得到优化后的泵模型。通过一组优化实例对比说明了此智能仿真平台最终优化出的叶轮模型,其内部流动状态良好且水力效率较高。(4)使用拉丁超立方抽样对智能设计方法允许的比转速范围进行抽样。选择其中一个样本与CFturbo默认设计、传统半经验设计结果进行内部流场对比与性能对比,结果表明智能优化设计方法可以实现从依赖设计人员半经验设计,向模型自动预测参数智能设计的转变,与传统方法相比具有设计效率较高的优势,且设计出模型的水力效率与内部流动也有保障。(5)基于Python语言与Qt框架等,搭建了离心泵叶轮智能设计优化平台,并阐述了智能设计平台的基本架构与主要开发方法与功能。最终实现了简化离心泵叶轮的设计优化流程,提高离心泵叶轮设计效率,脱离传统方法对设计人员经验依赖的目的。

关键词：离心泵叶轮设计优化平台机器学习技术遗传算法

基于Transformer模型的粮食产量预测研究与可视化分析平台设计

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Transformer模型的粮食产量预测研究与可视化分析平台设计

作者：贾梦琦河北农业大学

学位级别：硕士

我国是一个农业大国,粮食的稳定生产是农业发展的关键驱动力,关系到社会的稳定和国家经济的增长。粮食产量的精准预测可为农民和企业提供决策参考,为政府制定相应政策提供建议,对农产品收获管理及农业市场规划具有重要意义。受农业、气... 详细信息

我国是一个农业大国,粮食的稳定生产是农业发展的关键驱动力,关系到社会的稳定和国家经济的增长。粮食产量的精准预测可为农民和企业提供决策参考,为政府制定相应政策提供建议,对农产品收获管理及农业市场规划具有重要意义。受农业、气象、自然灾害等多种因素影响,粮食产量相关数据随时间变化呈现出波动性、随机性、不确定性等特点,属于复杂时间序列范畴。因此,掌握我国粮食产量的影响因素及发展动态,采用合理的数据处理方法和模型预测粮食产量变化趋势,可有效预防及规避粮食生产过程出现的问题。本研究利用机器学习模型实现了粮食产量的精准预测,为农业工作者提供了决策意见和建议,具有重要的现实意义。对我国13个粮食主产区1978-2020年粮食产量及相关数据进行统计和汇总,通过阅读相关权威资料和参考文献,筛选出与粮食产量相关的22个影响因素。利用临近点均值填补缺失值和数据归一化方法对数据进行预处理,降低因数据缺失或量纲不同对预测结果造成的误差。为进一步提高预测准确率,利用皮尔逊相关性分析方法和灰色关联分析方法剔除变量间的多重共线性,筛选出与粮食产量相关性较强的因素,为粮食产量的精准预测提供了较有利的数据基础。本文运用机器学习算法中与时间序列相关的GRNN模型、ARIMA-GRNN组合模型、RNN模型、LSTM模型和Transformer模型对粮食产量进行预测。根据1978-2020年河北省粮食产量相关数据,运用上述5种模型进行试验,分析各模型在粮食产量预测中的可行性和预测效果。结果表明Transformer模型预测效果最优,其测试集的R2、RMSE和MAE分别为0.91、124.53和109.35,平均相对误差为3.02%、训练时间为80 s。而GRNN模型测试集的R2、RMSE和MAE分别为0.81、208.98和181.87,平均相对误差为4.96%、训练时间为132 s。ARIMA-GRNN组合模型测试集的R2、RMSE和MAE分别为0.81、195.18和178.36,平均相对误差为4.98%、训练时间为160 s。RNN模型测试集的R2、RMSE和MAE分别为0.83、172.37和152.26,平均相对误差为4.17%、训练时间为130 s。LSTM模型测试集的R2、RMSE和MAE分别为0.85、166.08和132.86,平均相对误差为3.73%、训练时间为155 s。为测试模型的泛化能力,另选取我国除河北省外其余12个粮食主产区的相关数据进行测试,结果表明Transformer模型在多数省份中预测效果较佳。因此,本文将Transformer模型作为粮食产量精准预测核心算法。便捷的农业数据分析可视化系统可作为农业用户数据记录、决策支持、智慧服务的有效载体。因此,本文设计开发了具有数据预测及可视化功能的粮食产量预测可视化平台。平台以Transformer模型为预测核心算法,实现粮食产量的精准预测,并对预测结果进行可视化展示,方便用户查询与粮食产量相关的更多数据,提供了更加科学可靠的粮食产量预测结果。本平台对农业信息化大数据平台的开发及建设,具有重要的参考价值和推动作用。

关键词：粮食产量机器学习技术 Transformer模型预测可视化平台

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

机器学习技术的应用经验及建议

金融电子化 2019年第1期 70-72页

作者：臧铖周林娜陈嘉俊浙商银行金融科技部

2017年,国务院在《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》中将人工智能推上国家战略层面,人工智能在中国掀起了新一轮技术创新的浪潮。作为人工智能的基础和核心,机器学习通过丰富的大数据处理和信息挖掘技术,可快速生成数千万甚至上... 详细信息

2017年,国务院在《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》中将人工智能推上国家战略层面,人工智能在中国掀起了新一轮技术创新的浪潮。作为人工智能的基础和核心,机器学习通过丰富的大数据处理和信息挖掘技术,可快速生成数千万甚至上亿条相比传统专家模型更为精准有效的规则,可有效对用户的金融需求进行预测,对用户的金融行为进行引导,扩大金融服务的可得

关键词：机器学习技术浙商银行学习平台人工智能机器客户营销应用经验

扬州城市建设用地扩张的时空演变特征及其驱动机制

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

生态学杂志 2019年第6期38卷 1872-1880页

作者：车通罗云建李成扬州大学园艺与植物保护学院/生物科学与技术学院江苏扬州225009 中国科学院生态环境研究中心城市与区域国家重点实验室北京100085

建设用地扩张是城市土地利用变化中最剧烈、最直观的表现。探究其时空演变特征及其驱动力将有助于揭示城市空间扩张机理,促进城市用地调控的科学化。以快速城市化的中型城市——扬州市为例,基于多期Landsat遥感影像(1995、2000、2005、2... 详细信息

建设用地扩张是城市土地利用变化中最剧烈、最直观的表现。探究其时空演变特征及其驱动力将有助于揭示城市空间扩张机理,促进城市用地调控的科学化。以快速城市化的中型城市——扬州市为例,基于多期Landsat遥感影像(1995、2000、2005、2010和2015年)、社会经济数据等资料,分析建设用地扩张的时空演变特征,进而利用增强回归树(boosted regression tree)方法,探讨城市化进程中地理空间、社会和经济因子对建设用地扩张的影响。研究发现,1995—2015年,建设用地面积从725.4 km^2持续增加到1076.5 km^2。随着城市化的推进,建设用地的空间形态趋于紧凑、形状变得规则,重心也随之转移,表现出市辖区的局部吸引和联动特征。在地理空间、社会和经济因子中,地理空间因子(如海拔、距县市核心区和建成区的距离)对建设用地扩张的影响最大,但其相对影响却从1995—2000年的73.9%逐渐下降到2010—2015年的60.2%;社会和经济因子的相对影响则呈增加的趋势,即1995—2000年的5.2%和20.9%分别增加到2010—2015年的7.9%和31.9%。地理空间因子(如距县市核心区和建成区的距离)对建设用地扩张的影响以抑制作用为主,但不同社会经济因子的作用呈现较大差异,例如,人口密度、人均GDP和财政收入能够促进建设用地的形成,人口数量表现为抑制作用,第二产业则为先抑制后促进的作用。

关键词：城市扩张时空特征驱动力机器学习技术扬州

基于电子鼻、电子舌、电子眼和多元统计分析方法的冻藏竹荚鱼新鲜度的评价和预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于电子鼻、电子舌、电子眼和多元统计分析方法的冻藏竹荚鱼新鲜...