导读:本文包含了模型的改进论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云平台,负载分类,负载预测,LR模型
模型的改进论文文献综述
武静,丁星,朱宏涛[1]（2020）在《基于改进预测模型的云计算负载分类优化研究》一文中研究指出针对当前大型云计算平台资源利用率相对较低的特点,提出一种改进后的负载分类模型,结合LR模型与ARIMA模型,以获得更优的云计算平台动态负载均衡。通过分析云计算负载的均衡流程,改进现有的负载分类模型;以LR模型与ARIMA模型作为分类选择,通过MATLAB2014R完成对云计算资源调度的优化模型实验。实验结果表明,改进模型明显优于现有模型,证明了该模型的有效性。(本文来源于《计算机时代》期刊2020年01期）
刘政伟[2]（2020）在《改进BSC模型在电网企业绩效评价中的应用》一文中研究指出能源互联网背景下电网企业客户端的需求发生变化,对电网企业绩效评价提出新的要求与挑战。本文立足于能源互联网背景和电网企业的特殊属性,对传统平衡记分卡(BSC)模型进行改进,为建立综合性电网企业绩效评价体系提供理论框架。(本文来源于《合作经济与科技》期刊2020年02期）
黄仕靖,陈国华,吴川徽,袁勤俭[3]（2020）在《基于改进AHP-BP神经网络的科研项目数据库评价指标模型构建》一文中研究指出【目的/意义】应用改进的AHP-BP方法构建基于用户感知的科研项目数据库服务质量评价体系。【方法/过程】根据传统AHP法得出指标权重,计算出专家群组的净感知相关系数矩阵,确定了专家权重,进而求解得到评价指标的综合权重,然后以多组数据为先验样本进行BP神经网络的训练、测试和验证,从而得出了可供推广的AHP-BP神经网络的科研项目数据库综合指标权重模型。【结果/结论】对指标权重的分析表明,对于科研项目数据库来说,内容是最关键的评价指标,且改进的AHP-BP神经网络评价模型所得结果更加客观合理。(本文来源于《情报科学》期刊2020年01期）
熊斌,杨聚芬,刘志钢[4]（2019）在《基于改进社会力模型的地铁车站应急疏散模型》一文中研究指出应急情况下的客流疏散对地铁车站运营安全至关重要。综合考虑行人心理状态和社会属性的影响,对行人感知范围进行了重新定义,并对应急疏散情况下的行人绕行效应进行了分析验证。应用Anylogic软件对上海地铁9号线松江大学城站的实际客流情况进行建模并进行对比分析。模型修正后,总体疏散时间减少了7.5%,出口2处滞留的行人密度降低了1.14人/m~2,行人行走距离增加了5.0%。经验证得出,改进后的社会力模型符合实际疏散情况。(本文来源于《浙江科技学院学报》期刊2019年06期）
范超男,李士心,张海,郭荣[5]（2019）在《基于改进的混合高斯模型运动目标检测算法研究》一文中研究指出采用传统混合高斯模型(GMM)进行监控视频内运动目标检测时,检测结果受光照、阴影影响较大,且运算速度慢,针对这一缺陷,提出了一种改进的GMM和阴影抑制相结合的运动目标检测算法。该算法通过对GMM添加平衡系数、合并冗余高斯分布,完成自适应改进,利用2级学习率αh和αl的设置提升背景建模精确率度,经霍特林变换完成阴影抑制,得到轮廓清晰的运动目标。仿真实验结果显示:改进的算法克服了传统GMM在动态背景下检测精度低的缺陷,提高了算法的实时性和准确性,解决了光照变化、环境噪声等因素引起的误检、漏检问题。(本文来源于《天津职业技术师范大学学报》期刊2019年04期）
邓志平,潘敏,牛景太[6]（2019）在《基于改进Kriging代理模型的土质边坡稳定可靠度分析方法》一文中研究指出提高土质边坡稳定可靠度计算的精度和效率对工程设计具有重要的意义,为此提出了基于改进Kriging代理模型的土质边坡稳定可靠度分析方法。首先采用基于模拟退火的粒子群算法优化Kriging模型相关参数,并以一典型算例验证了该模型的良好函数拟合能力。接着将改进的Kriging模型作为边坡极限状态函数的代理,通过拉丁超立方抽样获得样本点,并由有限差分强度折减法计算样本点对应的响应值,利用基于熵理论的学习函数逐步更新代理模型,直至达到精度要求,进而基于该模型通过蒙特卡洛模拟评估边坡失效概率。最后,以一双层土质边坡问题为例,研究了所提方法的有效性。结果表明:所提方法不仅能够逐步提高计算精度,且极大地降低了计算量,为复杂边坡稳定可靠度问题提供了一种高效的评估方法。(本文来源于《南昌工程学院学报》期刊2019年06期）
陈紫扬,张月霞[7]（2019）在《节点影响力下的改进SIR传播模型》一文中研究指出研究不同影响力的节点在复杂网络信息传播过程中产生的作用,对于分析舆论传播、预防谣言扩散、引导信息传递等方面具有重要意义。针对传统易感-感染-移出(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)模型认为网络中所有节点性质相同,在信息传播中具有相同的接触感染率和恢复率的问题,提出了节点影响力下的改进SIR传播模型——NI-SIR(Node Influence SIR),并对其阈值推导过程展开深度分析。首先,将复杂网络中的节点按照影响力的不同进行分类,不同类别的节点赋予其不同的接触感染率及恢复率,达到模拟真实信息传播过程的目的;其次,对NI-SIR模型的阈值进行推导,从而为进一步判断疾病是否流行或信息扩散的趋势打下理论基础;最后,通过在真实数据集的实验对比,证明NI-SIR模型的偏差率明显低于传统SIR模型,在真实网络中有更好的适用性。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年12期）
丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰[8]（2019）在《基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用》一文中研究指出经济增长与电力需求作为分析一个国家经济运行状况的两个重要指标,两者相互作用,联系紧密。用单一的预测方法预测电量无法保证高精度的预测结果,如何最大程度地提高预测精度是电力系统电量预测的研究的关键。现提出用BP神经网络算法修正灰色预测值的方法,其核心是通过分析月数据规律进行灰色预测外推得到初步预测结果,在充分考虑经济指标与电量的相互作用的情况下,利用BP神经网络对电量预测值进行修正,从而得到实用性更好的中长期电量预测结果。(本文来源于《机电信息》期刊2019年36期）
任振华,邵恩泽,雎刚[9]（2019）在《一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法》一文中研究指出提出了一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法,该方法在传统的模型输出与样本输出误差平方和性能指标基础上,添加了相邻采样周期模型输出变化量与样本输出变化量之差的平方和项,作为模型辨识性能指标的一部分,并给出了相应的模型辨识算法。以单元机组过热汽温为对象使用改进的方法进行神经网络模型辨识研究,仿真结果表明与传统神经网络模型辨识方法相比,在相同的辨识精度条件下,该方法可提高所建模型的数据拟合能力和泛化能力,有效提高模型的质量。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年12期）
白中浩,李智强,蒋彬辉,王鹏辉[10]（2019）在《基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测》一文中研究指出为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并在行人检测网络中采用多层特征图融合方法,将低层特征图信息与高层特征图信息进行融合;然后使用交叉熵损失函数替代YOLOv2模型中的sigmoid激活函数,并对宽度、高度损失函数进行归一化处理;最后采用迭代自组织数据分析算法对行人数据集中行人边界框尺寸进行聚类。试验结果表明:相比于YOLOv2,YOLOv2-P对复杂背景行人及小尺寸行人的检测精度有明显提升,能够满足ADAS行人检测准确性和实时性需要。(本文来源于《汽车工程》期刊2019年12期）
模型的改进论文开题报告
（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：
能源互联网背景下电网企业客户端的需求发生变化,对电网企业绩效评价提出新的要求与挑战。本文立足于能源互联网背景和电网企业的特殊属性,对传统平衡记分卡(BSC)模型进行改进,为建立综合性电网企业绩效评价体系提供理论框架。
（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。
模型的改进论文参考文献
[1].武静,丁星,朱宏涛.基于改进预测模型的云计算负载分类优化研究[J].计算机时代.2020
[2].刘政伟.改进BSC模型在电网企业绩效评价中的应用[J].合作经济与科技.2020
[3].黄仕靖,陈国华,吴川徽,袁勤俭.基于改进AHP-BP神经网络的科研项目数据库评价指标模型构建[J].情报科学.2020
[4].熊斌,杨聚芬,刘志钢.基于改进社会力模型的地铁车站应急疏散模型[J].浙江科技学院学报.2019
[5].范超男,李士心,张海,郭荣.基于改进的混合高斯模型运动目标检测算法研究[J].天津职业技术师范大学学报.2019
[6].邓志平,潘敏,牛景太.基于改进Kriging代理模型的土质边坡稳定可靠度分析方法[J].南昌工程学院学报.2019
[7].陈紫扬,张月霞.节点影响力下的改进SIR传播模型[J].电讯技术.2019
[8].丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰.基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用[J].机电信息.2019
[9].任振华,邵恩泽,雎刚.一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法[J].工业控制计算机.2019
[10].白中浩,李智强,蒋彬辉,王鹏辉.基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测[J].汽车工程.2019