导读:本文包含了性能预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:性能,神经网络,模型,灰色,序列,路面,算法。
性能预测论文文献综述
金剑,高雅硕[1]（2020）在《样本长度对灰色预测性能的影响》一文中研究指出针对不同的样本长度会影响灰色预测性能的问题,以河北省城镇居民实际人均可支配收入为例,对长度为3～35的样本建立了33个GM(1,1)模型,并比较了各模型的预测性能。研究结果显示:样本长度与模型的预测相对误差呈现非线性关系;长度在15以下的样本适合于建模,其中,长度为8～13的样本适合于叁步预测。(本文来源于《统计学报》期刊2020年01期）
李海莲,林梦凯,王起才[2]（2019）在《基于IFA-SVM的高速公路沥青路面使用性能预测》一文中研究指出针对传统定性法对高速公路沥青路面使用性能预测精度不高的问题,结合支持向量机理论和改进萤火虫算法,建立了一种基于IFA-SVM的预测模型。首先在预测模型中引入萤火虫领域搜索,克服了寻优过程中随着迭代次数的增加而发生萤火虫的随机移动。其次,在后续寻优过程中采用动态调整算法搜索步长来平衡全局搜索能力,加快了SVM模型性能参数的寻优选择。最后通过实例验证,并与标准FA-SVM预测方法进行对比分析,验证了IFA-SVM模型的有效性和预测精度的可行性。研究结果表明:(1)采用标准FA-SVM对G6高速公路白银段路面使用性能各个指标进行预测,其相对误差最大达2.543 5%,最小为0.820 6%,而利用IFA-SVM模型预测结果的相对误差最值分别为1.085 8%和0.365 4%,且其均方根误差均小于标准FA-SVM方法。(2)IFA-SVM模型在高速公路沥青路面使用性能预测时,收敛速度更快,精度高于标准的FA-SVM,预测结果不仅更加接近实测值,而且对高速公路沥青路面的养护决策提供有效支持。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年12期）
王军侠[3]（2019）在《用离散表面官能化多壁碳纳米管改善越野轮胎胎面胶性能：将耐磨和撕裂性能与崩花掉块相关联预测轮胎使用寿命》一文中研究指出越野轮胎(OTR)胎面是交联弹性体和填料网络的混合物,也是补强填料-弹性体网络。通常在轮胎胶料中用炭黑(CB)补强弹性体基质。用白炭黑和一些硅烷偶联剂提高胶料的耐磨性能。然而使用填料以及偶联剂在改善性能的同时常常会影响胶料的加工性能。自从1991年人们发现(本文来源于《橡胶参考资料》期刊2019年06期）
赵静,吴旺杰,王选仓,李善强,房娜仁[4]（2019）在《基于等维灰数递补模型的路面性能预测方法》一文中研究指出为了准确掌握沥青路面使用性能指标的变化趋势,以车辙指数(rutting depth index,RDI)为例提出了能够有效动态使用新数据的等维灰数递补模型.利用该模型对路面状况指数(pavement condition index,PCI)、行驶质量指数(riding quality index,RQI)和横向力指数(skidding resistance index,SRI)等指标进行了预测.结果表明,使用等维灰数递补模型对RDI、PCI、RQI和SRI预测在第3步时,最小误差概率均为1,后验方差比分别为0. 1117、0. 0654、0. 2018和0. 1130.证明了随着步数的增加,其预测结果精度越高、误差越小,表明该方法能够准确地预测路面性能.(本文来源于《深圳大学学报(理工版)》期刊2019年06期）
杨超,杨晓霞,李灵飞[5]（2019）在《基于灰色关联度和ELM的轴承性能退化趋势预测》一文中研究指出为了及时发现轴承运行状态的异常信息,避免因轴承故障带来的严重后果,文章采用灰色关联度分析和极限学习机(ELM)相结合的方法对滚动轴承性能退化趋势进行预测。将滚动轴承运转的全寿命数据进行连续分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据关联度值的变化判断轴承健康状态;采用极限学习机(ELM)建立轴承健康性能退化模型,以灰色关联度作为健康性能指标,对轴承的性能退化趋势进行预测。研究结果表明,灰色关联度比均方根指标能更早地发现轴承的异常,ELM预测的关联度值与实际关联度值变化趋势一致性较好,当关联度真实值突然连续低于ELM预测范围临界值时,认为轴承性能恶化。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年11期）
李建民,陈慧,杨冬芹,林振荣[6]（2019）在《改进GWO优化SVM的服务器性能预测》一文中研究指出为更加精确地对服务器性能进行评估与预测,提出一种基于差分进化(DE)与灰狼寻优(GWO)相结合的SVM模型(DE-GWO-SVM)。利用灰狼寻优算法(GWO)寻求SVM的最优参数组合惩罚因子C和核函数参数γ,提升SVM算法的预测性能,将DE算法用于生成灰狼寻优算法初始种群的最优值,克服GWO的初始种群随机生成的局限性,使GWO具有更加良好的寻优能力,获取SVM算法的参数组合C和γ的最优解。实验结果表明,相比于传统的SVM、ABC_SVM、GWO_SVM模型,DE_GWO_SVM预测模型具有较高的预测精度、良好的稳定性和泛化能力。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年11期）
吕永乐,吴婕,周闯,渠浩[7]（2019）在《基于混沌特征量的雷达性能参数可预测性度量》一文中研究指出故障预测是雷达健康管理系统的一项重要功能。在对雷达实施故障预测时,应先对性能参数的可预测性进行度量分析。首先,介绍了雷达性能监测传感器网络以及相适用的线性建模预测方法;然后,基于相空间重构理论和混沌特性量,提出一种雷达性能参数可预测性度量方法,并为确定有效时间提前量提供科学依据;最后,结合雷达信噪比参数监测序列进行实验分析,验证了所提出方法的有效性。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年11期）
贵福胜,王锋[8]（2019）在《基于LSTM的Web应用系统性能预测》一文中研究指出Web应用系统由硬件层、系统层、应用程序层组成,构成Web体系结构的层次有很多,所以任何一个层次出现问题都会影响整个Web系统的性能。这就需要对Web应用系统的整体性能进行监测,而现在的应用性能监控平台主要是对Web应用系统进行性能指标数据的采集和展示,并没有深入地分析和挖掘这些性能指标数据的潜在价值。文中主要利用性能监控平台采集的应用系统的历史性能数据信息,来学习Web应用系统运行过程中的历史规律,分析系统的运行状态并预测其未来一段时间的发展趋势,最终为监测系统的运行状态提供有效的、准确的决策支持。通过性能预测值与实际观测值的对比,实现了应用系统性能的异常检测功能。(本文来源于《中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十叁届网络新技术与应用年会论文集》期刊2019-11-07）
赵浩峰,张椿英,于鹏,王玲,柴阜桐[9]（2019）在《热处理对纳米永久磁铁矫顽力性能影响的BPNN预测研究》一文中研究指出研究了热处理对纳米永久磁铁矫顽力性能影响的BPNN预测,用以改善纳米永久磁铁的热处理生产效率。将材料制备工艺与数学预测方法相结合,通过实验提供的数据,利用基于MatLab软件平台的反向传播神经网络BPNN,预测出获得纳米永久磁铁最佳矫顽力性能所需的热处理参数。当温度为650℃、保温时间为9-12min时,材料矫顽力出现的最佳值。研究结果表明,BPNN都能够较好的预测出,当热处理条件改变时该材料矫顽力性能变化的规律。(本文来源于《绥化学院学报》期刊2019年11期）
曾宪奎,陈洪帅,滕彦理,贾伟臣,曾佳[10]（2019）在《基于不同神经网络模型的橡胶减振器性能预测的应用研究》一文中研究指出利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析。结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16%以内,利用GRNN神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在5%以内,说明使用GRNN神经网络进行减振器性能预测精度更高、效果更好。(本文来源于《合成材料老化与应用》期刊2019年05期）
性能预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统定性法对高速公路沥青路面使用性能预测精度不高的问题,结合支持向量机理论和改进萤火虫算法,建立了一种基于IFA-SVM的预测模型。首先在预测模型中引入萤火虫领域搜索,克服了寻优过程中随着迭代次数的增加而发生萤火虫的随机移动。其次,在后续寻优过程中采用动态调整算法搜索步长来平衡全局搜索能力,加快了SVM模型性能参数的寻优选择。最后通过实例验证,并与标准FA-SVM预测方法进行对比分析,验证了IFA-SVM模型的有效性和预测精度的可行性。研究结果表明:(1)采用标准FA-SVM对G6高速公路白银段路面使用性能各个指标进行预测,其相对误差最大达2.543 5%,最小为0.820 6%,而利用IFA-SVM模型预测结果的相对误差最值分别为1.085 8%和0.365 4%,且其均方根误差均小于标准FA-SVM方法。(2)IFA-SVM模型在高速公路沥青路面使用性能预测时,收敛速度更快,精度高于标准的FA-SVM,预测结果不仅更加接近实测值,而且对高速公路沥青路面的养护决策提供有效支持。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
性能预测论文参考文献
[1].金剑,高雅硕.样本长度对灰色预测性能的影响[J].统计学报.2020
[2].李海莲,林梦凯,王起才.基于IFA-SVM的高速公路沥青路面使用性能预测[J].公路交通科技.2019
[3].王军侠.用离散表面官能化多壁碳纳米管改善越野轮胎胎面胶性能：将耐磨和撕裂性能与崩花掉块相关联预测轮胎使用寿命[J].橡胶参考资料.2019
[4].赵静,吴旺杰,王选仓,李善强,房娜仁.基于等维灰数递补模型的路面性能预测方法[J].深圳大学学报(理工版).2019
[5].杨超,杨晓霞,李灵飞.基于灰色关联度和ELM的轴承性能退化趋势预测[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[6].李建民,陈慧,杨冬芹,林振荣.改进GWO优化SVM的服务器性能预测[J].计算机工程与设计.2019
[7].吕永乐,吴婕,周闯,渠浩.基于混沌特征量的雷达性能参数可预测性度量[J].现代雷达.2019
[8].贵福胜,王锋.基于LSTM的Web应用系统性能预测[C].中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十叁届网络新技术与应用年会论文集.2019
[9].赵浩峰,张椿英,于鹏,王玲,柴阜桐.热处理对纳米永久磁铁矫顽力性能影响的BPNN预测研究[J].绥化学院学报.2019
[10].曾宪奎,陈洪帅,滕彦理,贾伟臣,曾佳.基于不同神经网络模型的橡胶减振器性能预测的应用研究[J].合成材料老化与应用.2019
论文知识图
