钢桶自动化仓库设计

通过分析钢桶的特点以及出入库频率,设计了专门的自动化立体仓库。为了尽可能地提高仓库容量,采用了重 力式货架;为了堆垛机可以连贯地执行出入库操作,将传送带布置在巷道中取代出入库台,并设计了特殊形式的货叉。 由于仓库中堆垛机周期与以往的不同,重新计算了堆垛机的工作周期。最后设计了仓库的控制管理系统并通过Flexsim 仿真验证了方案的可行性。计算和仿真结果表明：仓库的设计能够满足钢桶自动化仓储的需求。     

基于微博情绪信息的股票市场预测

行为金融理论的研究表明,股票投资者在进行投资决策时,容易受到自身的因素如情绪与心理因素的影响.以行为金融理论为依据,作出基本假设:微博情绪信息反映的社会整体情绪倾向能够影响并预测股票市场整体价格走势的变化.实证过程包括抓取新浪微博数据并进行预处理,生成情绪倾向时间序列,通过格兰杰因果关系检验上证指数时间序列与情绪倾向时间序列间的相关关系,建立支持向量机模型预测股票市场价格的变化采验证假设的正确性.实验结果显示加入微博情绪信息的预测模型能够获得更高的准确率,进而证明了本文所作假设的正确性.     

基于加权案例推理模型族的软件成本SVR组合估算

精确地估算软件成本是软件项目成功开发的一个重要保证,直接影响着软件的风险控制和质量保证.为了更好地解决单一估算模型的不足,提出了集成多案例推理(CBR)模型的软件成本组合估算模型.首先,采用六种距离计算公式刻画新旧项目相似度,构建了六种CBR模型,并运用粒子群算法(PSO)来优化CBR模型族中的属性权重.其次,在CBR模型族的基础上,运用支持向量回归机(SVR)模型将不同CBR模型的估算结果进行集成,提高软件成本估算结果的精度.利用Deshamais数据库对模型有效性进行检验,实证结果表明,在六种CBR模型中Euc-CBR、Min-CBR、Gau-CBR和Mah-CBR模型估算结果没有明显差异,Gre-CBR和Man-CBR模型略优;提出的SVR组合估算模型估算精度明显优于单CBR模型和其他线性组合估算模型,能有效提高软件成本的估算精度.     

人工鱼群算法优化SVR的预测模型

文章针对参数选择关系着支持向量回归机的性能进而影响GDP预测效果这一问题,引入人工鱼群算法将支持向量回归机的参数选择转化为组合优化问题,得到应用人工鱼群算法优化支持向量回归机的短期GDP预测模型。以辽宁省的GDP数据为例,将该模型的预测结果与同为智能算法的BP神经网路和单纯的支持向量机进行对比,结果表明该模型的预测效果优于其余两个,具有更好的学习能力和推广能力。     

城市土地整理:PSR机理模型及制度环境改善的对策--以重庆市江北区为例

以重庆市江北区为例,构建了城市土地调整的"压力-状态-响应"(PSR)模型,通过分析制约江北区城市土地整理的障碍因素--制度障碍、机制约束与理念错位及其原因,提出该区土地整理的对策主要在于创新土地产权制度、建立与完善与土地储备相配套的机制、提高增量土地取得成本与深化经营城市的理念.     

基于矩阵打分值和化学位移值预测酶蛋白质中β-发夹模体

酶是一类具有催化功能的蛋白质,对其结构和功能的研究是非常有必要的。特殊模体β-发夹是一种简单的超二级结构,它们包含了丰富的折叠信息,对酶中β-发夹的预测有助于酶结构和功能的预测。本文建立了非冗余的β-发夹模体数据集,包含1080条酶蛋白质链,2818个β-发夹模体,1098个非β-发夹。提取位点亲疏水组分及位点亲疏水紧邻关联组分作为参数,运用矩阵打分算法得到的预测结果不理想。将位点亲疏水、位点亲疏水紧邻关联组分为参数得到的打分值和平均化学位移值共同作为特征参数,输入支持向量机算法对模体进行预测,5交叉检验预测总精度是81.8%,相关系数达到了0.636。     

低压铸造机液面加压气动系统的设计

根据低压铸造工艺要求对液面加压气动系统进行了设计。重点计算了液面加压气动系统中所需要的耗气量,并以此为依据,根据系统的流量、压力参数完成了其它关键元件的选型。为了使系统运行稳定安全,在设计中采用了三种并行卸压方式,用来防止系统压力过高,从而保证了系统工作的可靠性。     

大连重工·起重集团中国重机行业的"黑马"

当今世界起重量最大的20000吨桥式起重机、亚洲最大的73.63米焦炉机械、国内首台260吨门式起重机、1500mm宽带热连轧机……这些通过技术引进消化吸收再创新,并拥有自主知识产权的重大技术装备,在大连重工·起重集团陆续诞生。它不仅改变了以往主要依赖进口的局面,并造就了中国重机行业的崛起,为中国装备制造业的国产化和升级作出重要贡献。     

基于支持向量机的养老保障满意度 非线性模型

目前对养老保障满意度的研究所采用的统计方法,都是基于养老保障满意度与影响因素之间的线性关系,且未对所建模型进行检验及理论预测。由于事物之间关系复杂,变量之间往往呈现非线性关系。采用支持向量机算法结合粒子群优化算法,建立养老保障满意度非线性模型。用于研究的养老保障满意度样本数为8 339份。结果显示,基于支持向量机的分类模型对养老保障满意度预测精度高于76%,预测性能优于二元逻辑回归预测结果。表明养老保障满意度与受教育程度、受教育满意度、家庭经济状况满意度、总体生活满意度、对社会总体评价等5个影响因素之间存在非线性关系。因此,应用支持向量机算法建立养老保障满意度非线性模型是可行的。     

机加车间制造执行系统技术研究

本文以典型机加车间为对象开展制造执行系统技术研究。系统分析了某企业机加车间的生产管理现状,建立了系统的功能模型与子系统功能结构,通过多层技术架构与B/S模式设计开发了制造执行系统软件,为数字化生产管理提供有效支持。