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分析原油价格对油轮运价指数的影响关系,并预测油轮运价指数发展变化趋势.本文通过Granger因果关联分析,原油价格是油轮运价指数的3阶Granger因.因此,建立了3阶ARCH模型对油轮运价指数进行了预测,预测精度在8%之内.根据油轮运价指数的自身非线性变化趋势,建立了三层BP神经网络模型预测油轮运价指数的发展趋势,精度在3%以内.为进一步提高模型的预测精度,结合ARCH预测模型和BP神经网络预测模型的特点,通过预测误差最小化模型,确定组合权重,建立了新的组合预测模型对未来油轮运价指数进行分析预测,模型的精度控制在2%以内,预测精度显著提高.此研究对油轮运价指数的预测提供了较好的方法.     

高校思政课与网络文化的人本互动

实现人的自由全面发展是马克思主义的核心思想．高校思政课作为对大学生进行思想政治教育的主渠道,其根本目标是实现人的自由全面发展,而网络文化的最终目标也是实现人的自由全面发展;以实现人的自由全面发展为切入点,有利于高校思政课与网络文化两者的人本互动,从而更有效地促进大学生自由而全面的发展．     

改进的BP神经网络预测模型及其应用

针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷,引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型．将改进后的预测方法应用于企业的市场需求预测问题,以某汽车制造企业过去12个月汽车销售量的实际数据为样本,分别采用基于时间序列和基于因素分析两种预测模型,对所提出的改进预测方法进行实证分析．结果表明：所提出的算法对销售量的预测精度较高,误差均小于8．8％,运算时间也有所降低,预测结果表明文中所提出的算法在处理网络易陷入局部极小、收敛速度慢的预测问题方面的有效性．     

基于时间序列与神经网络的软岩隧道变形预测模型及其应用

针对软岩隧道具有变形量大、变形分析困难和稳定性差等特点以及传统的变形分析方法过于单一和精度低等问题,分别运用时序分析和神经网络方法对软岩隧道变形进行了预测,以单个方法的预测结果为基础,结合IOWHA算子,根据各方法的预测精度计算出它们在组合模型中的权重,建立了组合预测模型．通过工程监测获取原始数据,运用组合预测方法得到相应的预测结果,并将其与单个方法的预测结果进行了对比分析．研究结果表明：新的组合预测方法能够综合时序分析和神经网络方法的优势,预测结果精度明显提高,该方法的应用对具体软岩隧道的稳定性评价及隧道工程的施工与维护具有一定的指导意义．     

网络应用下的密码安全问题分析

根据密码长度和复杂程度,将模拟试验系统采集的密码信息进行分析。结果表明,用户的信息安全意识普遍不强,亟待改善与加强。     

船舶设备风险估计模型探讨

随着船舶设备运行状况复杂化程度越来越明显,风险估计已成为船舶设备管理的一个重要组成部分,但目前完整的船舶设备风险标准和评估体系尚未形成.为此,基于单一设备风险分析,建立了船舶设备总体风险因素指标体系.同时,基于人工神经网络强大的学习能力及任意逼近特性,建立了基于BP神经网络的船舶设备风险估计模型.算例验证表明,该模型实用性强,获得的船舶设备总体风险等级值能够作为采取风险控制措施的依据.     

基于神经网络的振动压路机土壤压实度数据处理

应用BP神经网络数据处理,研究在振动压路机振动加速度实时检测中,振动加速度与土壤压实度之间的关系。研究结果表明:振动加速度与土壤压实度之间是正相关的,但并不是线性关系;通过BP神经网络的非线性映射可以很好的映射二者之间的关系。     

对等网视窗桌面系统共享目录的设置与应用

本文就常见视窗桌面操作系统Windows XP、Win7、Win8共享目录设置与网上邻居使用进行应用层面的介绍,旨在总结实现共享文档的方法与步骤以及注意事项,使系统目录共享这一功能成为易用、好用的数据快捷传输工具.     

Linux下L2TP网络服务器设计

随着Internet的发展和完善,越来越多的企业开始通过使用隧道技术在Internet上构建自己的私有企业网络.L2TP是基于隧道技术的虚拟专用网第二层隧道协议.本文根据L2TP协议的工作原理,分析L2TP协议的结构以及包格式,介绍L2TP网络服务器工作流程,对L2TP网络服务器的功能模块进行设计,详细阐述各个模块的实现过程和主要的数据结构,最后对服务器进行测试分析.     

数控车削加工仿真中的切削力预测

利用人工神经网络模拟现实复杂系统的输入输出关系,对数控车削仿真中的切削力预测进行了研究．通过几种神经网络算法与传统的经验公式预测进行对比,找出真正适合本试验数据的算法,从而实现对切削力的快速精确预测．