互联网环境下基于消费者搜索的酒店入住率预测研究

互联网环境下消费者信息搜索反映了游客潜在的旅游需求。针对酒店入住率的非线性特征,以北京为例,构建BA-SVR@CSQ混合模型对北京星级酒店平均入住率进行预测,其中蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)用于优化SVR模型的自由参数,并利用2011年1月至2017年4月与北京旅游相关的消费者搜索数据(Consumer Search Queries,CSQ)构造SVR模型的输入集。12个月的预测结果表明,与基准模型相比,所构建预测方法能有效提高模型的预测精度,证实了网络搜索数据在酒店入住率预测中的重要价值,预测结果可为旅游相关部门的决策提供必要的参考。     

基于蝙蝠算法SVR模型的北京市二手房价预测研究

传统SVR模型可预测房价变化趋势,但不恰当的参数设置会影响预测的精度。本文针对北京二手房同比价格指数的非线性变化特征,将蝙蝠算法(BatAlgorithm,BA)引入到SVR模型中,使其对模型的三个参数进行优化设置,结合网络搜索数据(Web Search Data,WSD),构建了BA-SVR&WSD混合模型,并给出了该模型算法的预测流程,通过引入多个基准预测模型和预测性能度量指标进行对比研究。研究结果表明：基于蝙蝠算法的SVR模型的具有较好的泛化能力、预测效果更准确且预测精度更高,该预测方法也为北京二手房价格的监测和调控提供有价值的参考。     

试析决策树算法在教育统计学中的应用

数据挖掘技术及决策树简介 数据挖掘就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用数据中,抽取隐含在其中的、事先并不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。决策树算法作为常用的数据挖掘技术之一,其基本思想是将实例库中记录的大量有限的具体事实数据进行归纳和分类并建立树型结构,以发现并形成隐含在大量实例中的若干形式化的分类判别规则,典型的决策树算法方法有ID3方法和IBLE（Information—basedLearningfromExample）方法。     

自动排课系统的遗传算法探讨

排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题,并且已经被证明为一个NP完全问题。遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、自适应的随机搜索算法,是一种非常有效的解决NP完全的组合问题的方法。     

基于任务跟踪的在线租赁问题与竞争策略研究

现实经济活动中,有许多租赁融资决策既非纯在线租赁问题也非纯离线租赁问题,而是介于二者之间的具有部分已知信息的在线租赁问题.基于此研究了工作任务总量已知而工作任务进展序列未知的在线设备租赁问题,以租赁工作所需设备的费用最小为优化目标,建立了该问题的基本数学模型,提出了任务跟踪策略,给出并证明了基于这一策略的算法的竞争比.最后,把该在线租赁问题的竞争比与经典的在线租赁问题的竞争比做了比较分析,结果表明在线租赁问题的算法优于经典的在线算法,竞争性能得到了较大的提高.     

基于闭包系统划分的概念格并行构造算法

随着处理的形式背景的增大,概念格的时空复杂度也会随着急剧增大.研究新的方法和手段来构造概念格,是概念格技术应用于大型复杂数据系统的前提,提高其构造效率的一种有效途径是利用高性能并行计算机和网络并行计算的能力,因此概念格的并行构造算法已成为众多学者的一个新的研究方向.概念格的并行构造思想就是根据不同的原理,采用分治策略,通过对形式背景的拆分,形成分布存储的多个子背景,然后构造相应的子概念格,再由子概念格的合并得到所需的概念格.目前建格算法的分布处理研究主要有形式背景的并置和叠置以及形式背景的折叠搜索子空间划分两种方法,本文在总结研究这两种方法的基础上,基于偏序集上闭包系统分解的思想,对提出的闭包系统划分为多个子闭包系统的判定定理进行了证明,使闭包系统的分解既不会产生冗余信息,也不会使信息丢失,并把所提出的判定定理用于概念格的并行处理,提出了一个新的基于闭包划分的概念格并行生成算法--Para-Prunjng算法.通过实验,利用随机生成的数据集同经典NextClosure算法进行比较分析,验证了新算法的正确性和有效性.     

线状图形要素简化方法的比较

地图综合是一个国际难题,发展进程一直比较缓慢,是地图信息和GIS的多层次应用的一个重大科学与技术问题。该文章针对线状图形要素简化问题进行了总结和综述。着重分析比较了Douglas-Peucker方法与遗传算法。最后简单讨论了遗传算法的不足和解决方案。     

取档机器人路径规划的改进Dijkstra算法

档案库取档机器人在使用传统Dijkstra算法进行路径规划时,存在无法筛选出拐弯数最少、经过节点数最少的最短路径等缺 点,提出了一种改进型的Dijkstra算法。首先针对档案库平面布局建立基于拓扑法的电子地图;然后根据任务需求,建立最短路径搜索数学模型;采用Dijkstra算法 并结合深度优先遍历算法筛选出任意2个节点间的所有最短路径,并找出花费代价最小的路径。最后对改进的算法进行仿真实验,结果表明,改进后的Dijkstra算法 可以有效地提高取档机器人的运行效率,可以用最小的行驶代价到达目标点。     

基于多方向光源的色纱织物密度图像检测

针对色纱织物存在不同颜色,密度检测具有较大难度的问题,课题组提出了一种基于多方向光源的色纱织物密度图像检测算法。利用织物的3D表面结构来弱化色纱织物的色彩信号,使用正方形分布的4个定向光源在特定的照射角度下对色纱织物进行照明及采样,再把4个图像进行融合,使融合后的图像集成了每张图像中较清晰的部分。对于局部加权回归算法中宽度系数不能因为织物改变而自适应的问题,提出了自适应算法,让不同织物具有适合的宽度系数去平滑其投影曲线。实验结果表明提出的算法准确率可达99.17%,适合在色纱织物密度检测方面进行推广。     

区块链机制下语言模因的社会信息传播研究

研究区块链机制下语言模因的社会特征及存在问题,将对区块链技术应用于社会信息传播、促进人类社会文明等具有重要意义。语言模因是社会交际中通过模仿而传递的语言信息,其演化生成过程大致分为模仿、复制与传播等三个阶段。区块链机制下,语言模因信息具有时效性、去陌生化、成本化与算法化等社会特征。区块链中语言模因的社会信息传播存在语言信息传播量过大、网络流行语模因泛滥成灾、区块链数据的使用权被垄断等问题。为解决这些问题,文章提出以下相应对策:(1)政府应该颁发区块链信息管理相关政策,规范网络用户信息发送与接收行为;(2)网络监督机构借助区块链技术自身特性,利用区块链平台的数字认证支配权限约束危害社会稳定的行为;(3)政府与专业研究机构联合企业共同深度研究和规范社会信息的传播,建立用户个人信息诚信档案,以保证区块链模因信息传播正常运行。