简介：现代金融经济学中连续时间模型能够更方便地描述重要经济变量的动态过程如股价、汇率和利率等。为连续时间模型提出了一种高频数据驱动的二阶段估计方法,增强了连续时间扩展模型的弹性和可操作性。以Vasicek模型为例给出了该方法的应用实例,首先在第一阶段使用实现波动率方法估计出模型的扩散项参数,然后使用实际数据的稳态分布的前向方程估计漂移项参数。此方法对模型初始设定和优化算法依赖程度低,结果较为稳定可靠。

简介：为实现航空发动机飞行试验实时监控,分析整理了涡扇发动机实际飞行试验数据,并以三层前向人工神经网络为基础,通过引入输出层反馈至输入层,形成该涡扇发动机的NNARX模型。对包括高压转子转速在内的11个发动机关键参数变化模型进行研究,并在额外架次全程飞行试验数据上验证和讨论辨识模型的推广能力。结果表明,辨识模型样本点上最大相对误差在5%以内,辨识模型可以应用到该型发动机的试飞实时监控中,同时也可为后续建立涡扇发动机的全包线自适应实时监控模型提供参考。

简介：摘要：计算机是高校的重要教学活动，其教学跟踪直接影响计算机的专业教育。因此，如何提高计算机课程的成绩至关重要。计算机课程的有效性至关重要，教师作为计算机教师的成功是学校管理的重要标准。本文阐述了计算机培训的数据驱动评价模型。

简介：摘 要：为更精确高效地实现沥青混合料劈裂强度值的有效预测，本研究综合考虑沥青混合料劈裂强度的影响因素，以集料的碱性指标，油石比指标，孔隙率指标以及饱和度指标四项关键指标为基础，以机器学习框架下的卷积神经网络算法为数值手段，建立了大数据驱动模式下的沥青混合料劈裂强度的预测模型，并利用该模型对不同控制指标条件下的沥青混合料劈裂强度进行了有效预测。利用所建立的预测模型对不同指标组合条件下的沥青混合料劈裂强度指标进行预测，其预测结果和实际测试结果十分接近，相对误差均低于0.05，表明所提出模型不仅具有较高的精度特征，且可有效地识别并耦合各输出变量之间的交互作用。该预测模型可为沥青混合料配比设计以及其力学性能的优化提供一定的理论和技术手段支撑。

简介：摘要：本文针对签派决策在航空运输领域的重要性，提出了基于数据驱动的签派决策模型，并对其进行研究与实践。首先，介绍了航空签派决策的背景和意义，以及目前常见的签派决策方法。其次，阐述了基于数据驱动的签派决策模型的设计原理和构建过程，包括数据收集、特征提取、模型训练等步骤。然后，通过实际案例分析，验证了该模型的有效性和实用性。最后，总结了研究结果并展望了未来的发展方向。

简介：全球引领的新兴产业大数据、以云计算、人工智能等数字技术为核心推动力,数据已成为新兴产业发展的新型生产资料。大数据已经成为了新的科学研究范式--即使没有模型和假设,也可以基于数据分析来发现新知识、新规律,推动科技发展。材料科学、互联网、智能制造、人工智能、智能识别等均是基于数据实现的技术创新,目前新兴产业的代表领域智能经济、平台经济、共享经济等,其实质是数字经济。

简介：摘要：随着大数据趋势的流行，数据驱动模型在配电网中变得越来越重要，为了预防故障因素对配电网可靠性的冲击，本文根据杭州电网在五年间收集到的故障信息，提出了一种基于数据驱动模型的配电网天气相关故障预测和诊断方法。通过将历史故障数据和历史气象观测数据进行关联性比对，得到气象变量和故障信息的训练数据集，通过线性判别分析法对该数据集进行分类训练，生成了故障预测模型。最后通过将气象数据的测试集代入预测模型，进行故障概率预测。本文实验验证了该方法的有效性。

简介：摘要：本研究旨在探讨如何在水资源管理领域利用数据驱动的方法来做出决策，并优化相关模型。水资源是一个关键的自然资源，其有效管理对社会和环境至关重要。通过收集和分析大量的水资源数据，我们可以更好地理解水资源的供应和需求情况，以及水质和水量的变化。这些数据驱动的决策可以帮助决策者更有效地分配水资源，减少浪费，提高可持续性，并降低与水资源管理相关的风险。此外，通过模型优化，我们可以进一步改进决策过程，确保最佳的水资源利用。

简介：摘要：首先构建多用户反窃电甄别的约束参量模型，结合稳态增益调度的方法进行多用户反窃电甄别过程中的信息融合然后进行多用户反窃电的动态响应控制和大数据混合驱动，提高多用户反窃电甄别和自适应调度能力。本文主要分析基于大数据混合数据驱动模型的多用户反窃电甄别研究

简介：摘要随着矿产资源找寻难度的不断加大，新的成矿理论和勘查技术的创新与突破已成为科技创新的核心竞争内容。进入21世纪，大数据科学成为新的科学范式。中国科学院院士赵鹏大提出，大数据时代需重视数字地质研究，并表示大数据时代数字地质推动地质找矿新发展，要重视数字地质与矿产资源评价研究。矿产资源定量预测与评价先后经历了理论方法创新阶段、GIS时代及利用计算机三维建模技术和地质统计学进行的隐伏矿体三维立体成矿预测。目前的成矿预测方法主要分为2类一类是矿床学家总结的预测方法，总体上侧重于成矿规律的研究；另一类是数学地质学家总结的预测方法，总体上侧重于信息提取过程的研究。

简介：摘要：

简介：摘要：金融机构信用风险管理是确保金融系统稳定性和客户信心的关键组成部分。随着信息技术的不断发展，数据驱动的决策和模型应用在信用风险管理中扮演着越来越重要的角色。本论文旨在探讨金融机构如何借助大数据、机器学习和人工智能等技术，以更有效地识别、测量和管理信用风险。

简介：摘 要：本文提出了一种结合物理模型方法所需样本量少和数据驱动方法预测精度高及预测速度快的优点的Wiener-ANN模型用于电梯轴承剩余使用寿命预测。单一时域特征未能完整地描述轴承的退化过程，所以本文使用了时频域特征作为多源输入数据对模型进行优化和预测。首先对轴承振动信号进行小波分解得到不同频段的能量密度时频域特征作为多源输入数据，用于优化Wiener过程模型的参数并使用优化后的Wiener模型进行第一阶段预测；构建了一个三层ANN网络，以第一阶段的一系列预测结果作为训练数据优化ANN网络模型；用优化后的Wiener模型联合ANN网络对测试数据集进行剩余寿命预测。

简介：摘要：基于大数据时代背景下，各种数据呈现出爆炸式增长的态势，这也对数据科学发展提出了更为严苛的要求，同时也给数据科学家的工作带来了不小的挑战。如何科学地处理数据，强化数据驱动，是推进企业运行效率的重要保证，同时是强化企业经营效益、促进企业健康发展的软措施和硬道理。文章从多个视角出发，对基于大数据时代的数据科学与数据驱动决策展开系统性研究和分析，以供参考。

简介：摘要大数据时代下数据广度与数量的爆炸性增长给数据科学的发展提出了更高的要求，这也给新时期的数据科学家，企业管理人员，普通职员提出了新的挑战。对数据科学，数据处理，数据驱动决策等领域的认识加深将有效地提升企业运营效率，给企业赢取竞争优势。

简介：摘要：基于大数据时代背景下，各种数据呈现出爆炸式增长的态势，这也对数据科学发展提出了更为严苛的要求，同时也给数据科学家的工作带来了不小的挑战。如何科学地处理数据，强化数据驱动，是推进企业运行效率的重要保证，同时是强化企业经营效益、促进企业健康发展的软措施和硬道理。文章从多个视角出发，对基于大数据时代的数据科学与数据驱动决策展开系统性研究和分析，以供参考。

简介：介绍一种基于模块化的技术来实现面向服务和消息驱动的架构,并且基于标准建模语言来对资源、事件和应用进行建模。该技术能够实现动态事件发布和订阅、事件轮询、事件过滤和指示。

简介：在基于GIS的成矿预测方法--证据加权法、神经网络法和模糊逻辑法中,含有数据驱动和知识驱动两种过程.数据驱动和知识驱动各有优点和缺点,不应片面对待.模糊逻辑法既适用于勘探程度低的地区,也适用于勘探程度高的地区,可用于两种目标的成矿预测.

简介：摘要数据是资源，养“数”先育土。企业数据文化建设是驱动公司数据管理提升和数据应用发展的内在动力，是公司数据战略实施的重要因素。本报告基于公司近年来在经营管理过程中，坚持“用数据说话”，倡导“互联网思维”，增强系统性数字思维和综合性数据运用能力。围绕“现代能源服务”战略，以数据为驱动，以价值为导向，通过创新实践，为公司管理变革和转型升级提供服务和支撑。“数据驱动价值，创新引领未来”，逐渐成为新时代浙电特色数据文化的缩影。

简介：摘要高炉炼铁过程是一个高度复杂的多元非线性过程，其实质是将铁从铁矿石等含铁化合物中还原出来，在冶炼过程中我们需要通过提高高炉利用系数，降低能耗来提高高炉效率。