预测软件

摘要： 本文针对电离层对短波传播的作用、短波在电离层中传播的特性以及影响短波传播的主要参数等进行了分析,阐述了短波传播预测方法,包括ITU-R P.533模型和电路传播预测中基本参数的选择等,最后简单介绍了几种常见的短波传播预测软件。

摘要： 针对传统实验方法对再流焊接获得最佳工艺参数和故障分析成本高昂的问题,提出了一种基于ANSYS与数据库技术的再流焊接工艺参数仿真预测方法,明确了仿真预测软件应具有的功能,并利用VC++完成了软件设计的实现.该软件可以指导使用者快速选定合理的再流焊接工艺参数.

摘要： 我国输变电设施接地材料以碳钢为主,且大多服役于具有较强腐蚀性的土壤中,其腐蚀失效问题较突出,严重威胁电网安全运行。现多采用定期开挖检查方法进行维护改造,具有一定的盲目性,易出现频繁开挖情况。国网陕西电科院联合国网天津电科院、国网江西电科院、全球能源互联网研究院有限公司等单位历时10年,开发了基于模糊数学的接地材料土壤腐蚀行为预测软件;开发了低成本高耐蚀铁氧体钢基复合接地材料及不锈钢包钢复合接地材料。

摘要： 非编码RNA是一类不具有编码能力的RNA分子,在基因调控网络中占据着重要的研究地位,是表观遗传学中重要的一环.非编码RNA的预测软件是基于RNA-seq数据在转录组层面对非编码RNA进行鉴定和注释分析的重要工具,其预测性能直接关系着后续研究的准确性.其中,针对线性的miRNA、lncRNA和piRNA的预测软件均可分为基于传统的方法和机器学习的方法;然而,对于具有环状结构的circRNA来说,其预测算法则主要分为读长比对、k-mer和(或)德布莱英图(de Bruij n graph)的方法.该文通过综述4大主要调节性ncRNA的基本结构、生物合成过程及其预测软件的研究进展,以期望能够对非编码RNA的高通量测序数据分析提供参考.

摘要： 为了在未来发展的过程中能够掌握电磁环境,同时掌握其发展趋势,这对于电子信息系统来说有助于提升运用效率.本次研究的过程中使用了数理统计和神经网络算法的研究方式,同时本次研究也对电磁环境测量数据进行了归纳与总结.本次研究的过程中还开发了电磁环境分析以及预测软件,提供了在研究计算过程中电磁参数的建模方法,实现了对于特定区域电磁环境发展情况的预测,这对于电子信息系统发展过程中应对复杂电磁环境的挑战提供了技术方面的支撑.

摘要： 机械臂遥操作中操作者通过观察三维图像信息判断空间相对位置,从而完成放置、抓取等任务.不同信息显示界面下操作者的脑力负荷有所不同.基于VACP(Visual,Auditory,Cognitive and Psychomotor)理论构建了脑力负荷预测方法,将不同信息显示界面下的任务分解为元操作,计算每一个元操作在视觉、听觉、认知与精神活动四个通道的得分,以此测量该界面下的操作者完成遥操作任务的脑力负荷.基于该方法,设计开发了面向机械臂遥操作的脑力负荷预测软件,研究人员可以通过该软件对不同信息界面的遥操作任务进行分解,然后计算出各元操作在4个通道的得分,并得到操作者的脑力负荷测量值.

摘要： 机械臂遥操作中操作者通过观察三维图像信息判断空间相对位置,从而完成放置、抓取等任务.不同信息显示界面下操作者的脑力负荷有所不同.基于VACP(Visual,Auditory,Cognitive and Psychomotor)理论构建了脑力负荷预测方法,将不同信息显示界面下的任务分解为元操作,计算每一个元操作在视觉、听觉、认知与精神活动四个通道的得分,以此测量该界面下的操作者完成遥操作任务的脑力负荷.基于该方法,设计开发了面向机械臂遥操作的脑力负荷预测软件,研究人员可以通过该软件对不同信息界面的遥操作任务进行分解,然后计算出各元操作在4个通道的得分,并得到操作者的脑力负荷测量值.

摘要： 我国输变电设施接地材料以碳钢为主,且大多服役于具有较强腐蚀性的土壤中,其腐蚀失效问题较突出,严重威胁电网安全运行。现多采用定期开挖检查方法进行维护改造,具有一定的盲目性,易出现频繁开挖情况。国网陕西电科院联合国网天津电科院、国网江西电科院、全球能源互联网研究院有限公司等单位历时10年,开发了基于模糊数学的接地材料土壤腐蚀行为预测软件;开发了低成本高耐蚀铁氧体钢基复合接地材料及不锈钢包钢复合接地材料,不锈钢包钢复合接地材料在福建三明220kV碧湖变电站应用;开发了接地网外加电流法阴极保护技术,在月牙河变电站应用;建立了输变电设施接地材料腐蚀防护体系,并编制了相关标准。

摘要： 通过建模计算了Predictor-lima预测软件中道路声源条数、道路宽度、道路坡度、网格大小、地面系数等6个不同参数对预测结果的影响,分析结果将有助于环评工作者在进行噪声预测时合理、准确地选择参数,以保证预测结果.

摘要： 道路交通噪声污染成为城市环境噪声污染的主要来源.准确预测道路交通噪声水平对于制定城市噪声污染防治政策具有重要意义.目前国外已有应用比较成熟的预测模型以及相应的噪声预测软件.由于国外交通状况与我国存在一定差别,预测模型在我国使用时准确性难以保证.我国尚未推出国家通用的道路交通噪声模型,HJ 2.4-2009推荐的道路交通噪声模型在国内应用相对较多.本文针对北京某地区进行实测,并利用几种道路交通噪声预测模型和预测软件进行对道路周围区域进行预测,通过对比预测结果与实际监测结果,确定不同模型和软件的准确性.

摘要： 随着电脑技术及软件技术的发展,环境噪声预测已从以前简单的经验估算、模式计算转变成依靠软件预测噪声影响情况.鉴于国内环境噪声预测软件的应用还处于起步阶段,大部分人对现有的软件产品并不了解,根据作者对此类软件的使用经验,对现有常用的几种环境噪声预测软件的特点加以介绍,并给出选用建议,以供从事环境噪声预测的人员加以参考.

摘要： 国内目前在噪声治理与评价领域内常用的预测软件为soundPlan和CadnaA，此两种软件分别由德国Braunstein+Berndt GMBH公司和德国Datakustik公司开发而成。SoundPlan和cadnaA软件内置的预测模式均基于德国RLS-90及相关规范发展而成，因此对于预测参数的界定与国内存在一定差异，从而导致了在使用该两种软件进行预测所产生的结果与实际情况存在一定的误差。本文主要从软件预测模式和声学计算模式的角度对上述差异进行初步分析和探讨。

摘要： 本文对矿产资源定量预测软件在WINDOWS下混合编程实现进行了研究。文章围绕矿产资源定量预测基本理论、矿产资源定量预测方法的计算机实现、应用实例等进行了论述。

摘要： 随着交通量的增加和车流密度的增高,交通噪声已成为城市噪声中影响面最广的污染源,城市声环境问题日趋严重.本文以天津某道路噪声预测为例,采用和德国RLS90模型的CADNA/A噪声预测软件对交通噪声进行预测,评价天津市某道路的噪声环境影响,并根据预测结果提出措施建议。

摘要： 为了对拟建的轨道交通系统的噪声影响做出预测,环境保护部于2009年发布了《环境影响评价导则—城市轨道交通》,但是导则在使用中存在以下问题:列车噪声源强需要进行类比测试确定,而不经过大量测试又无法获得准确的噪声源强数据；导则的计算模型非常复杂,非噪声专业人员使用难度较大,有些还可能得出错误的结论.为解决上述问题,作者对国内目前常见的轨道交通系统进行了噪声源强测试,建立不同种类列车的噪声源强数据库,在此基础上以导则给出的预测模型编制了噪声预测软件,解决城市轨道交通系统噪声预测中出现的问题.

摘要： 煤与瓦斯突出是煤矿常见的灾害之一,一旦发生,对井下工作人员,生产设备都造成极大的威胁,并容易诱发瓦斯爆炸事故.因此,对煤与瓦斯突出影响因素的分析及对其发生危险性的预测成为煤矿企业日常工作的重中之重.针对煤矿企业信息传送慢、预测不准确的现状,本文基于信息化管理的原理,开发了煤与瓦斯突出多源回归分析预测软件.软件采用数理统计的方法,将影响煤与瓦斯突出的众多因素进行多源信息耦合分析,得到事故发生概率.通过对煤矿企业日常预测数据的整理分析,为日常煤与瓦斯突出管理提供依据.软件在重庆天府三汇一矿、三矿都进行了使用,并取得了良好的效果.

摘要： 目前室内声场模拟和预测软件包括丹麦技术大学声学技术系研究开发的的Odeon、比利时声学设计公司开发的Raynoise、德国ADA声学设计公司开发的Ease等。本文对软件的实际应用中典型问题进行讨论，通过作者对实际厅堂的建模、模拟，提供软件使用的基本流程，结合实际解决软件使用中的问题，提高建模效率和模拟结果可信度。

摘要： 本文主要介绍利用VC++语言实际实现关于地层破裂压力的高度预测软件的完成，在早先进行井眼稳定性分析后要对压裂裂缝高度预测的趋势做一个评价和预测，而这些工作最终成图都需要解释人员手工进行长时间的精细完成，通过两年中对准噶尔盆地三大区块的部分10余口井进行分析研究试验，根据破裂压力高度预测原理对破裂压力高度预测图进行了程序化的自动绘制，解决了以前繁复耗时耗力的工作，并且此项目在之后的3年中得到了广泛的应用。

摘要： 随着社会经济的发展,噪声污染问题越来越严重.噪声评价成为道路、铁路等建设项目环境评价工作的重点.噪声预测技术以软件的形式被越来越广泛的应用在环境噪声评价工作中.本文介绍的swallow环境噪声评价系统,在实现声学对象建模、噪声预测、二维及三维噪声分布图绘制的基础上,考虑环境噪声评价工作的实际情况,创新的开发了环境噪声评价模板,使环境噪声评价工作变得更加快捷.并且通过实际案例,展示了该系统进行环境噪声评价工作的具体流程.

摘要： 本发明公开了一种新增软件项目的软件工作量预测方法，属于计算机软件开发技术领域。本方法首先对历史项目工作量进行离散化并将历史项目分成指定数目的项目类别。然后利用历史项目工作量属性数据计算每个项目属性在项目工作量类别上的条件概率、先验概率。之后建立贝叶斯分类模型预测新增项目的工作量类别。然后，将预测工作量类别后的新增项目加入到历史项目数据中，修复缺失数据，重新计算项目属性在项目工作量类别上的条件概率并重新计算项目工作量类别先验概率，如此反复迭代，直到所有的概率分布均收敛。最后，利用收敛后的后验概率分布预测出新增软件项目的工作量。与现有技术相比，本发明大大提高软件项目工作量预测模型的能力。

摘要： 本发明公开了一种基于软件开发过程度量的软件安全性缺陷预测方法及装置。本发明通过构造文件开发者图和项目代码修改图，表达了软件开发过程中开发者活动和代码修改的信息；同时使用图神经网络训练嵌入模型对图结构分别进行嵌入操作，获取其对应的特征向量作为度量元，保留了图结构中的大量信息；将获得的文件开发者度量元和文件修改度量元这两种度量元作为特征，利用缺陷数据库中的数据进行数据标注，训练分类模型，获得最终的预测模型，利用该模型进行安全性缺陷预测，在文件粒度上给出预测结果，且预测准确度高。

摘要： 本发明公开了一种新增软件项目的软件工作量预测方法，属于计算机软件开发技术领域。本方法首先对历史项目工作量进行离散化并将历史项目分成指定数目的项目类别。然后利用历史项目工作量属性数据计算每个项目属性在项目工作量类别上的条件概率、先验概率。之后建立贝叶斯分类模型预测新增项目的工作量类别。然后，将预测工作量类别后的新增项目加入到历史项目数据中，修复缺失数据，重新计算项目属性在项目工作量类别上的条件概率并重新计算项目工作量类别先验概率，如此反复迭代，直到所有的概率分布均收敛。最后，利用收敛后的后验概率分布预测出新增软件项目的工作量。与现有技术相比，本发明大大提高软件项目工作量预测模型的能力。

摘要： 本发明提供了一种软件缺陷预测方法和软件缺陷预测系统，用以解决现有的软件缺陷预测精度不高的问题。包括：降维处理单元、SVM训练单元和缺陷预测单元；其中步骤一、根据局部线性嵌入算法LLE对第一训练数据集进行降维处理，得到第一训练数据集中每个样本点映射到低维空间中的低维向量，得到由各低维向量组成的第二训练数据集；步骤二、根据所述第二训练数据集对支持向量机SVM分类器进行训练，得到SVM分类器的最优分类超平面函数，进而得到训练好的SVM分类器；步骤三、根据所述训练好的SVM分类器对待预测软件进行缺陷预测。

摘要： 本发明提供了一种面向开源软件缺陷特征深度学习的软件缺陷预测方法，属于软件工程技术领域。本发明包括：采集开源软件缺陷信息，构建软件缺陷数据库，将源代码生成抽象语法树；利用社团检测算法将抽象语法树进行剪枝得到缺陷子树，然后结合修复描述和项目基础信息、源代码来建立缺陷子树的信息语料库，从中提取主题单词并转化为向量表示，作为缺陷子树中节点的属性；最后建立基于图分类的卷积神经网络的软件缺陷预测模型，将缺陷子树表示为邻接矩阵和属性矩阵作为模型的输入训练卷积神经网络，识别待预测软件模块源代码是否具有缺陷倾向性。本发明利用深度学习的方法直接从结构化的软件代码中提取缺陷深度特征，能够取得更好的缺陷识别效果。

摘要： 本发明提出一种基于复杂加权软件网络图的软件缺陷预测方法，能够提高针对大规模复杂软件的缺陷预测精度。包括以下步骤：步骤一、针对所预测的软件，建立复杂加权软件网络图；步骤二、确定步骤一建立的复杂加权软件网络图中每个节点的网络属性值；步骤三、从公开的软件缺陷库中搜集针对该预测软件的所有软件缺陷，建立该软件的历史缺陷库，并在历史缺陷库中标明每个软件模块的缺陷标签；骤四、将步骤二中计算确定的针对每个节点的网络属性值作为机器学习算法的输入，将步骤三中标明的缺陷标签作为机器学习算法的输出，对机器学习算法进行训练和测试，根据机器学习算法的性能评价指标确定性能最优的预测模型。

摘要： 本发明提供了一种软件缺陷预测方法和软件缺陷预测系统，用以解决现有的软件缺陷预测精度不高的问题。包括：降维处理单元、SVM训练单元和缺陷预测单元；其中步骤一、根据局部线性嵌入算法LLE对第一训练数据集进行降维处理，得到第一训练数据集中每个样本点映射到低维空间中的低维向量，得到由各低维向量组成的第二训练数据集；步骤二、根据所述第二训练数据集对支持向量机SVM分类器进行训练，得到SVM分类器的最优分类超平面函数，进而得到训练好的SVM分类器；步骤三、根据所述训练好的SVM分类器对待预测软件进行缺陷预测。

摘要： 本发明涉及智能手表技术领域，具体为一种具有自然天气预测软件系统的智能手表及其软件系统，包括表带，所述表带的顶部设置有表体，所述表体包括固定座、表盘、显示屏、底盘、控制组件、控制传输模组。本发明可以对风速、温湿度、气压压强、光照强度以及紫外线强度进行检测，并且将信息传输到预测处理模块，预测处理模块根据实时地理位置信息、环境气象数据信息、风速、温湿度、气压、光照以及紫外线强度信息，对当前位置的天气变化趋势进行预测，方便使用者查看，在户外天气状况变化迅速的条件下也可以为使用者提供准确的天气预测信息，同时也能为使用者提供温湿度、气压、风速和紫外线强度大小信息，提升该智能手表的功能性。

摘要： 本发明提供了一种面向开源软件缺陷特征深度学习的软件缺陷预测方法，属于软件工程技术领域。本发明包括：采集开源软件缺陷信息，构建软件缺陷数据库，将源代码生成抽象语法树；利用社团检测算法将抽象语法树进行剪枝得到缺陷子树，然后结合修复描述和项目基础信息、源代码来建立缺陷子树的信息语料库，从中提取主题单词并转化为向量表示，作为缺陷子树中节点的属性；最后建立基于图分类的卷积神经网络的软件缺陷预测模型，将缺陷子树表示为邻接矩阵和属性矩阵作为模型的输入训练卷积神经网络，识别待预测软件模块源代码是否具有缺陷倾向性。本发明利用深度学习的方法直接从结构化的软件代码中提取缺陷深度特征，能够取得更好的缺陷识别效果。

摘要： 本发明提出一种基于复杂加权软件网络图的软件缺陷预测方法，能够提高针对大规模复杂软件的缺陷预测精度。包括以下步骤：步骤一、针对所预测的软件，建立复杂加权软件网络图；步骤二、确定步骤一建立的复杂加权软件网络图中每个节点的网络属性值；步骤三、从公开的软件缺陷库中搜集针对该预测软件的所有软件缺陷，建立该软件的历史缺陷库，并在历史缺陷库中标明每个软件模块的缺陷标签；骤四、将步骤二中计算确定的针对每个节点的网络属性值作为机器学习算法的输入，将步骤三中标明的缺陷标签作为机器学习算法的输出，对机器学习算法进行训练和测试，根据机器学习算法的性能评价指标确定性能最优的预测模型。