基于缓冲算子模型
季度性用电需求预测的移动平均GM(1,1)模型
季度变动的影响。先计算 4 个季度的移动平均值，在此基
统计与决策 2021 年第 9 期·总第 573 期 169
管理决策
础上继续计算相邻 2 个移动平均值的移动平均值，得到序 列的二次移动平均趋势值，计算过程根据定义 2 中的式 （4）、式（5）两式进行，对应的移动项数分别为 4 和 2。
步骤 2：将原始数据分别除以对应的二次移动平均趋 势值，得出修匀比率，从而使数据振荡的影响因素得以消 除；进一步将各年同季度的修匀比率进行平均，分别得到 4 个季度的季度性影响因素的权值，以表明各季度的季度 变动程度。
中图分类号：C81；N941.5
文献标识码：A
文章编号：1002-6487（2021）09-0168-04
0 引言
经济和社会的发展与电力消耗密切相关，而电力能源 作为一种特殊的商品，很难被存储，是实时消耗的,需要将 所发的电量迅速地通过电网输送到用户端消耗，实现发 电、用电的动态平衡。发电的不足与过量均会造成一定 的社会问题、经济问题和环境问题。因此，准确预测用电 需求后，再进行指导发电配电，维持电力市场供需平衡， 具有重要的现实意义。常用的用电需求预测的方法包 括：指数平滑[1]、线性模型的使用[2]、回归分析[3,4]、自回归综 合移动平均（ARIMA）模型[5]、支持向量机（SVM）模型[6]和 人工神经网络模型[7]，上述方法都是基于大数据集的统计 建模方法。
Forecasting of Railway Container Shipping Volume Based on Deep Learning
Yan Yubo, Ren Shuang, Jin Xubo
(School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
基于弱化缓冲算子和GM(1
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｆｒ ｃ ｕ ｅ ｈ ａ ｉ ｇ ｉ ｏ ｌ ａ ｅ ｒ ｃ ｓ ，ｒ ｓ ａ ｃ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｈ ｔｅ ｓ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｆ ｔａ ｍａｉ ａ ｔ ｒ ｅ ｌｎ ｓ ａ ｃ ｍｐ ｉ ｔ ｄ ｐ ｏ ｅ ｓ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｏ ｈ ｔ ｔ ｅ ｓｒ ｓ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｏ ｒ ｕ ｔ ｃ ｃ
ｑ ａ ｉｙ ａ ｄ ｓ ｅ ｄ ｏ ａ ｔ ｒ ｅ ｌ ｇ，ｉ ｉ ｅ ｅ ｓ ｒ ｏ ｐ ｅ ｉ ｔｔ ｅ ｓｒ ｓ ｎ ｔ ａ ｉ ｔｏ ｅ ｄ ｎ ｙ ｄ ｎ ｍｉ ａｌ ｕ ｌｔ ｎ ｐ ｅ ｆｆ ｃ ｕ ｅ ｈ ａｉ ｒ ｎ ｔ ｓ ｎ ｃ ｓ ａｙ ｔ ｒ ｄ ｃ ｈ ｔｅ ｓ ａ ｄ ｉｓｖ ｒａ ｉ ｎ ｔ ｎ ｅ ｃ ｙ ａ ｃ ｌ ｙ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔ ｌ ｎ ｔ ｅ ｃ ｕ ｓ ｆ ｆａ ｔ ｒ ｅ ｌｎ ｎ ｃ ｕ ａ ｅ ｙ ｉ ｈ ｏ ｒ ｅ ｏ ｒ ｃ ｕ ｅ ｈ ａ ｉ ｇ， Ｓ ｈ ｔ ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ｄ ｆ ｒ ｅ ｆｏ ｆａ ｔ ｒ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｄ ｖ ｃ ｏ Ｏ ｔ ａ ｈ ｐ ｌｅ ｏ ｃ ｒ ｍ ｒ ｃ ｕ ｅ ｔｅ ｔ ｎ ｅ ｉ ｅ ｎ
山羊 骨 折 模 型 进 行 动 物 实 验 ， 取 活 体 山 羊 骨 折 愈 合 过 程 中 创 伤 断 面 的 日平 均 应 力 ， 用 该 方 法 进 行 建 模 ， 骨 折 获 利 对
愈 合 过程 中次 日的创 伤 断 面 应 力 进行 动态 预测 ， 与 基 于 Ｇ １ １ 等维 新 息 模 型 的应 力预 测 结 果 进 行 比较 。 应 力 并 Ｍ（ ， ） 预 测 结 果 表 明 ： 提 出 的基 于 弱 化 缓 冲算 子 和 Ｇ １ １ 等 维 新 息 模 型 的 应 力 预 测 方 法 具 有 很 高 的 预 测 精 度 ， 预 所 Ｍ（ ， ） 以 测 误 差 的 平 方 和 作 为 评 价 指 标 ， 预测 精 度 达 到基 于 Ｇ １ １ 等 维 新 息 模 型应 力 预 测 方 法 的 ４ 其 Ｍ（ ， ） ０倍 以 上 ， 有 较 好 具
bert-base-uncased模型解读
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。
它是一种革命性的模型，因为它允许双向（双向）处理上下文，这使得它在理解和生成自然语言方面表现得非常出色。
BERT-base-uncased是BERT的一种变体，它是基于未加大写的英文文本进行预训练的。
在本文中，我们将对BERT-base-uncased模型进行解读，深入探讨它的原理、训练方法和应用领域，希望能让读者对这一领域有更深入的了解。
1. BERT-base-uncased模型原理BERT-base-uncased模型的核心原理是Transformer架构。
Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的模型，它能够并行计算输入序列中不同位置的信息，极大地提高了处理长距离依赖关系的能力。
在BERT中，这种能力被充分利用，使得模型能够在预训练阶段捕捉到丰富的语言表示。
2. BERT-base-uncased模型训练方法BERT-base-uncased模型的训练方法是使用无标签的语料库进行大规模的无监督预训练。
在预训练阶段，模型被要求通过Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）两个任务学习语言表示。
MLM任务要求模型预测被掩盖的单词，从而训练模型对上下文信息进行编码；NSP任务要求模型判断两个句子是否是相邻的，从而训练模型对文本关系进行建模。
3. BERT-base-uncased模型应用领域由于其出色的性能，BERT-base-uncased模型已经在多个自然语言处理领域取得了突出的成绩。
在文本分类、命名实体识别、问答系统等任务中，BERT-base-uncased模型都展现出了强大的表现力和泛化能力。
《灰色系统理论及其应用》——读书笔记
第一章灰色系统的概念与基本原理1.1 灰色系统理论的产生于发展动态1.1.1 灰色系统理论产生的科学背景1、在系统研究中，由于内外扰动的存在和认识水平的局限，人们得到的信息往往带有某种不确定性。
随着科学技术的发展和人类社会的进步，人们对各类系统不确定性的认识逐步深化，对不确定性系统的研究也日益深入。
邓聚龙于80年代创立的灰色系统理论。
2、中国学者邓聚龙在1982年创立的灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。
3、灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。
1.1.2 灰色系统理论的产生与发展动态1、灰色系统理论的产生——1982年，北荷兰出版公司的《系统与控制通讯》（Systems & Control Letters）杂志刊载了我国学者邓聚龙的第一篇灰色系统系统论文“灰色系统的控制问题”（The control problem of grey systems）；同年，《华中工学院学报》刊载了邓聚龙的第一篇中文灰色系统论文“灰色控制系统”。
这两篇开创性论文的公开发表，标志着灰色系统理论的问世。
1.1.3 不确定性系统的特征与科学的简单性原则1、信息不完全、不准确是不确定性系统的基本特征。
2、系统演化的动态特性、人类认识能力的局限性和经济、技术条件的制约，导致不确定性系统的普遍存在。
3、信息不完全是不确定性系统的基本特征之一。
信息不完全是绝对的，信息完全则是相对的。
4、概率统计中的“大样本”，实际上表达了人们对不完全的容忍程度。
通常情况下，样本量超过30即可视为“大样本”。
5、不确定性系统的另外一个基本特征是数据不准确。
从不准确产生的本质来划分，又可分为概念型、层次型和预测型三类：（1）概念型。
概念型不准确源于人们对某种事物、观念或意愿的表达，如人们通常所说的“大”、“小”、“多”、“少”、“高”、“低”、“胖”、“瘦”、“好”、“差”以及“年轻”、“漂亮”、“一堆”、“一片”、“一群”等，都是没有明确标准的不准确概念，难以用准确的数据表达。
缓冲算子改进灰色模型在中长期负荷预测中的应用
（） 。 进行 一 阶ｇ／ ， 成 规律 性 较 强 ’ Ｊ＂ ｎｔ － ：
测 ， 时间序列 法 、 如 回归预 测法 、 神经 网络法 ｕ 以及灰 ｌ
色预测 等方法 。其 中灰 色模型 Ｇ １ １ Ｊ具有 原理 Ｍ（ ，） ， 简单 ． 建模 数据 少 和运 算 方便 等优 点 ， 在城 市 负 荷预 测 中得 到广泛 运 用 。由 于影 响城 市 中长期 负 荷 预测 的不确 定 因素有很 多 ， 别是 近年来 ． 国家 “ 特 在 开发 西 部” 的政策下 ， 西部 中小城 市 的开发力度 加 大 ． 随着 西
灰色系统理论中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
灰色系统理论中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下面模型属于隐性灰色组合模型的是（）参考答案:灰色经济计量学模型2.下面哪个不是显性灰色组合模型（）参考答案:灰色生产函数模型3.基于中心点可能度函数的灰色聚类评估模型适用于参考答案:易于判断最可能属于各灰类的点，但灰类边界不清晰的情形4.根据灰色定权聚类系数的值对聚类对象进行归类，称为参考答案:灰色定权聚类5.灰色评估系数向量的熵具有哪些性质参考答案:非负性，对称性，扩展性，分解性，极值性6.灰色变权聚类评估模型适用于参考答案:指标的意义，量纲皆相同的情形7.按聚类对象划分，灰色聚类可以分为哪两类（）参考答案:灰色关联聚类和基于可能度函数的灰色聚类8.下列论断中错误的是（）参考答案:计算灰色绝对关联度不需要事先施以关联算子的作用9.下面那个不是灰色关联公理()参考答案:对称性10.序列的增值特性，是指当两个增长序列的绝对增值量相同时，初值小的序列的相对增长速度要（）初值大的序列参考答案:大于11.灰色关联分析的基本思想是（）参考答案:根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密12.以下哪一项不是缓冲算子的作用（）参考答案:提高模型模拟和预测精度13.下列哪个是准光滑序列应满足的条件()参考答案:<0.514.若序列 X=(5,8，21，24,35)，下列哪个是其紧邻均值算子作用序列（)参考答案:( 7.5, 14.5, 22.5, 29.5)15.若序列X=（10155，12588，23480，35388），则其二阶平均弱化缓冲序列XD2为（）参考答案:（27260，29547，32411，35388）16.下面那个不是缓冲算子公理（）参考答案:唯一性公理17.下列论断正确的是（）参考答案:一般灰数是由若干个区间灰数或白数构成的并集18.关于灰数的“核”，下列论断正确的是（）参考答案:灰数的“核”体现了灰数取值的平均状态19.关于灰数的可能度函数，下列论断错误的是（）参考答案:可能度函数描述一个灰数取某一数值的概率20.区间灰数是（）参考答案:既有下界又有上界的灰数21.何谓灰数（）参考答案:知道取值范围不知道确切值的数22.下列国家中没有培养出灰色系统领域博士生的是参考答案:吉布提23.下列哪个不属于灰色系统理论的基本原理参考答案:互克性原理24.下列哪个不是不确定性系统的基本特征参考答案:层次不清晰25.下面哪个是确定性系统研究方法参考答案:运筹学26.灰色系统着重研究的对象是参考答案:外延明确，内涵不明确27.聚核权向量组ηk（k=1,2,…,s）中的第k个向量应满足（）参考答案:以上各条应同时满足28.一致效果测度满足（）参考答案:以上答案均正确29.关于灰靶决策，下列论断正确的是（）参考答案:在球形灰靶决策中，“中靶”的决策方案具有可比性30.下列论断正确的是（）参考答案:效益型目标效果测度函数反映效果样本值与最大效果样本值的接近程度及其远离目标效果临界值的程度31.下列决策四要素中，哪个是进行决策的起点（）参考答案:事件32.建立灰色生产函数模型的过程中，估计模型参数的数据是 ()参考答案:GM（1,1）模型模拟数据序列33.估计经济计量学模型参数，常常会出现一些难以解释的现象，如一些重要解释变量的系数不显著或某些参数估计值的符号与实际情况或经济分析结论相矛盾，个别观测数据的微小变化引起多数估计值发生很大变动等.。
基于缓冲算子和指数修正的优化灰色预测模型的中长期负荷预测
算子 对原 始数 据进 行处 理 。
１ ＧＭ（ １ ， １ ） 模 型
Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模 型是 最 常 见 的一 种 灰 色 动态 预 测 模 型， 该模 型 由一 个单 变量 的一 阶微分 方程 构成 。具 体 步骤 如下 ：
１ ． １ 累加生 成
模 的精 度 要求 较 高 ， 可保 持 原 系 统 的特 征 ， 较好 的
【 关键词 】 灰色模型 负荷预测 缓冲算子 【 中图分类号 】 Ｔ Ｍ７ １ ５ 【 文献标 识码 】 Ａ
０ 引 言
灰 色 系统 理 论 通 过整 理 原 始 数 据 以 弱化 随机 性， 而 后在 此基 础上 建模 和 预测 。灰 色 预测 模 型具
偏 差较 大 ； 二 是 不 太 适合 于长 期 的 预测 ， 预测 精 度 较高 的数 据仅 仅是 最 近 的几 年 。 为 了解决 以上 的 问 题， 本 文 针对 上 述 的不 足 之处 ， 主要 是 运 用 了缓 冲
反 映 系统 的实 际情 况 。然 而 预测 实 践表 明 ．用 Ｇ Ｍ
累加 生成 能使 任 意非 负数 列 、 摆动 的与非 摆 动
的， 转化 为非 减 的 、 递 增 的数列 。 通 过累 加生成 后 得
（ １ ， １ ） 模 型进 行 预 测 时 ， 有 时 候 的 预 测结 果 效 果 不
有要 求 样本 数据 少 、不考 虑 分布 规 律和 变化 趋 势 、
原 理 和计 算 过 程 简 单等 优 点 ， 因而 ， 灰 色理 论 已经 应用 到许 多 的领 域 。 Ｇ Ｍ模 型具 有 以下 的特点 ： １ ） 建 立模 型所 需要 的信息 较少 ，通 常 只要４ 个 以上 数 据 即可 建模 ； ２ ）不 必知 道原 始数 据分 布 的先 验 特征 ， 对 无 规 律 或 是 服从 任 何 分 布 的任 意 离 散 的 原 始 序 列 ，通过 有 限次得 生成 即 可转 化成 有 序数 列 ； ３ ） 建
磁偏角与磁倾角的公式推导与运算
文章编号: 1671 25942 ( 2009 )03 20088 2043磁偏角与磁倾角的公式推导与运算王解先{ 1 , 2 )李浩军1 )1)同济大学测量与国土信息系,上海2000922)现代工程测量国家测绘局重点实验室,上海200092摘要讨论磁方位角与真方位角的关系。
基于地磁理论, 推导在已知大地经度、纬度和高程时, 磁偏角及磁倾角的计算公式。
并对中国经度、纬度范围内所对应的磁偏角和磁倾角进行计算, 分析磁偏角和磁倾角随经度、纬度和高程的变化规律。
关键词磁偏角; 磁倾角; 真方位角;大地坐标;球谐函数中图分类号: P212文献标识码: ACAL C UL A T I O N A N D FO R M UL A D E D UC T I O N O F M A GNET I CD ECL I NA T I O N A N D GEOM A GNET I C I NCL I NA T I O NW ang J i exian1 , 2 ) and L i H a o j un1 )1 )D epa r t m e n t of S u r vey i ng and Geom a t i cs, Ton g j i U n i v e rsit y, S h a n g h a i2000922) Key L abora tory of M odern Eng ineering S u r vey ing, S ta te B u r eau of S u r vey ing and M apping, S h angha i 200092A b s tra c t M a gne t i c dec li na t i o n is the angl e be t w een m agne t i c no r th and true no r th, the angl e w ill change w ith the va ri a ti o n of l a titude, l o ngitude and he i gh t.The re l a ti o n be t w een m agne ti c m e ri d i an azi m u th and true azi m u t h i s d iscu ssed, and the ca l cu l a ti o n f o r m u l a of m agne ti c dec li na ti o n and geom agen ti c i nc li na ti o n a re deduced when t he l a titude, l o ngitude and he i gh t a re known. A t the sa m e ti m e, the m agne ti c dec li na ti o n and geom agen ti c i nc l i n a t i o n i n Ch i na a re ca l cu l a t ed, and the i r va r i a t i o n ru l e s w ith the va r i a t i o n of l a t itude, l o ngitude and he i gh t a r e ana l yz ed. Key word s: m a gne t i c dec li na t i o n; geom a gen t i c i nc l i na t i o n; true azi m u t h; geode t i c coo rd i na t e; sp h e r i ca l ha r mon i c func t i o n性。
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基于缓冲算子模型
随着互联网技术的发展，缓冲算子模型可以以更高效和更快速的方式为站点和
客户提供多种服务。
缓冲算子模型，指的是一种将计算任务分解成多个缓冲算子以提高效率的技术。
高速缓冲算子模型可以大大提高处理速度、可靠性和实时处理能力。
这样的模型将外部数据存储在缓冲池中，再将缓冲池与内存数据进行快速的操作，可以有效的管理数据流。
此外，缓冲算子模型还可以大大改善网站的性能。
由于缓冲池可以加快多个用
户请求的响应速度，因此可以提高网站整体的稳定性和响应性。
它还可以帮助优化、配置和扩展网络规模，利用高效的方式进行组件和组件间的资源共享，提高网站的用户体验。
同时，有了缓冲算子模型，可以有效地描述和管理各种网络应用的复杂性，为
企业带来巨大的投资回报。
缓冲算子模型的实施可以帮助优化服务器设置，以及确保内部通信和集成的一致性等，从而节省企业的费用。
缓冲算子模型有着许多优势，已经成为当今互联网技术发展的重要组成部分。
这种模型的实施将进一步提高网络计算性能，帮助企业成功运营网站。