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近几十年来，全球人口持续增长，极端灾害性天气频繁发生，粮食安全问题日益成为全人类面临的重大挑战之一。小麦是全球种植量最大的谷物，占粮食总产量的1/3，为全世界约40%人口提供了口粮供应，而中国是最大的小麦生产和消费国，如何对小麦产量进行准确预测是国内外学界广泛关注的热点问题。
谷歌DeepMind团队研发的阿尔法折叠2（AlphaFold2）使用最新的人工智能算法对蛋白质结构实现了接近实验精度的精准预测。复旦大学复杂体系多尺度研究院教授马剑鹏团队与上海人工智能实验室合作，近日在国际知名刊物《生物信息学简报》上发表论文，显示其蛋白质侧链预测算法（OPUS-Rota4算法）精度显著超越了谷歌团队的阿尔法折叠算法。
预测精度和成本双时变的短生命周期产品供应链优化与协调
短生命周期产品 时变参数 订货回馈与惩罚
2015/11/12
对于提前期可压缩的短生命周期产品供应链,压缩提前期可以提高销售商的需求预测精度,但增加了制造商的生产成本,因而供应链面临何时订货、订多少,以及如何实现Pareto改进的挑战。通过建立数学模型并求解,分析了分散系统和集中系统的最优决策,进一步开发了一个激励方案以实现供应链成员之间的协调。研究结果表明:具有订货回馈与惩罚的动态批发价契约能够有效协调双时变参数供应链,契约参数α在一定范围内取值可实现供需...
红外高温温度场中非完全温度点重建方法与预测精度的研究
高温温度场重建 焊接 插值方法 重建精度
2016/8/12
在高温温度场重建过程中,仍然需要通过温度场的单点温度值来构建整个温度场的温度分布情况。以焊接温度场为例,通过反距离加权法、克里格法和样条函数法三种插值方法,分别对其空间变异和布局进行了分析和重建。结果表明:不同插值方法对预测精度影响不显著,而采样点数量则显著影响了温度场空间分布的重建精度。在温度场重建过程中,25个采样点进行重建是比较适宜的采样数量。将得出的结论与最佳采样公式进行比较,发现使用公式...
上海财经大学统计与管理学院统计预测与决策课件 第十二章预测精度测定与预测评价。
本文基于C_TMPV理论估计已实现波动率的跳跃成分,在此基础上构建考虑跳跃的AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型来预测中国股市的已实现波动率,并评价和比较各类波动率模型的预测精度。实证结果表明:基于C_TMPV估计的波动率跳跃成分对日、周以及月波动率的预测有显著的正向影响;AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型的样本内和样本外预测精度在不同的预测时域上都是最高的,尤其...
提高DND气田储层预测精度和井位部署成功率的对策
DND气田 井位部署 储层
2009/11/2
DND气田上古生界储层具有厚度薄、横向非均质性强和煤层强反射干扰的特点，精确的地震储层预测十分困难，导致依据地震储层预测结果部署井位存在极大的风险。通过对DND气田储层发育地质特征和地震储层预测结果的综合分析，提出了提高DND气田储层预测精度和井位部署成功率的对策：充分发挥地质指路作用，以地质认识指导和约束地震储层预测；重视正演模拟和井点解剖寻找储层的地震反射结构；注重敏感属性的应用；充分认识反演...
用高程辅助提高土壤属性的空间预测精度
土壤属性 克里格方法 高程 空间预测
2008/8/28
【目的】探讨土壤属性变量与高程之间在何种条件下，可利用高程变量来辅助提高土壤变量的预测精度。【方法】用两种将高程作为辅助变量的克里格插值方法（协克里格法和简单克里格加变化局部平均值法）与没有考虑高程的普通克里格插值方法进行对比分析，用均方根预测误差和预测精度的相对提高值作为标准对3种方法的预测结果进行评价。【结果】对于交换性钾和pH值，协克里格法获得最精确的预测；对于Olsen-P、土壤有机质和有...
阐述了模态密度的基本理论，给出了曲面曲率变化时模态密度的半经验计算公式。建立了某国产轿车的统计能量分析模型，计算了各简化子系统的模态密度，并采用FEA方法对车身各子系统的模态密度进行了计算，将简化子系统时计算的模态密度与FEA计算的模态密度进行了对比分析。分析预测了车速为100 km/h时车内驾驶员耳旁噪声的1/3倍频程频谱，并将采用简化子系统计算模态密度时的车内噪声1/3倍频程频谱和采用FEA方...
一、前言
胎面花纹是轮胎直接与地面接触的部分，是影响轮胎性能的重要因素。不同的轮胎模型由于建模方法的差异对于胎面花纹的处理各不相同。在轮胎经验半经验模型[1-2]中，不需要专门对胎面花纹参数进行估计。在轮胎分析模型中，如刷子模型[3]，设胎体为刚性，这时的刷子不是物理意义上的轮胎胎面，而是将轮胎的所有柔性完全集中在刷子上，也是通过轮胎试验数据来拟合刷子的刚度。在“弦”或“梁”模型中，刷子的弹...
用Shenk's方法提高芥酸NIR模型预测精度
Shenk's算法 光谱修正 校正模型
2008/3/24
在光谱测量的过程中，由于光谱仪器本身的精度和测量环境等因素，经常会出现光谱的漂移、线性或非线性改变。以基于近红外光谱分析建立菜籽油中芥酸预测模型为例，将多元校正Shenk's算法用于修正同台仪器测量的光谱差异，大大提高了校正模型的预测精度。结果表明，对于光谱修正后再建模预测，预测均方差从2.263下降到1.569，平均相对误差从4.6%下降到3.218%，相关系数也由0.780提高到了0.913，...