一、数理统计在验证分析方法中的应用（论文文献综述）
王子亮,王继荣[1]（2021）在《浅析实验室认可中的数理统计方法》文中提出本文通过分析实验室认可的最新要求,列举数理统计技术的特点及在检测领域的应用,提出数理统计技术在实验室认可中的应用展望,以期为实验室认可活动提供参考。
翟肇裕,曹益飞,徐焕良,袁培森,王浩云[2]（2021）在《农作物病虫害识别关键技术研究综述》文中研究指明农作物病虫害的预防与治理对农业生产具有十分重要的作用,病虫害防治工作的前提是准确识别病虫害目标。传统的病虫害识别方法包括人工识别和仪器识别,传统识别方法在识别效率、识别准确性、应用场景等方面已无法满足科学研究和生产的需要。深度学习是机器学习的一个重要分支,能够自动、高效、准确地从大规模数据集中学习到待识别目标的特征,从而替代传统依赖手工提取图像底层特征的识别方法,因此,将结合图像处理的深度学习技术应用于农作物病虫害识别是未来精准农业发展的必然趋势。农作物病虫害识别所涉及的关键技术以农作物病虫害数据为基础展开,通过阐述病虫害数据获取、数据预处理、数据增强、深度学习网络优化、识别结果可视化、识别结果可解释性、预测预报等关键技术的研究现状,归纳与总结了各关键技术应用中存在的问题和面临的挑战,最后指出农作物病虫害识别未来的研究发展方向,即在数据获取方面,构建多源农业数据集和积极打造数据共享资源平台,在数据处理方面,结合迁移学习算法、使用新型数据增强方法,在数据应用方面,积极开展可视化、可解释性和预测预报等工作。
陶晓玲[3]（2021）在《基于深度学习的网络安全分域态势评估研究》文中研究指明为了应对日益复杂、隐蔽的网络安全威胁,组织机构部署了大量的网络安全设备和系统,如防火墙、入侵检测、防病毒、安全审计等,这些措施和手段在一定程度上保证了网络系统的正常运行,但是其仍然具有一定的局限性,如它们大都属于被动的静态防护,不能适应当前网络复杂动态变化的安全需求;各种安全工具各自为战、功能分散,它们之间缺乏统一、有效的管理调度机制等,因此,业界产生了对实现跨域、全局把握网络安全状况的理论及工具的迫切需求。网络安全态势评估技术作为应对网络安全威胁较为有效的主动防御技术之一,近年来成为了业界研究的热点。当前网络呈现体系结构复杂、网络规模庞大、具有动态虚拟化管理方式等新特点,且面临的攻击行为逐渐呈现出大规模、协同、多阶段等特性,另外,内部用户威胁行为不容忽视,且愈演愈烈,致使已有的网络安全态势评估技术面临评估不够全面、准确、效率低等诸多问题。基于此,综合分析网络构成及运行状态、用户行为及操作过程存在或出现的安全状况,并结合深度学习技术,开展网络安全态势评估模型、态势要素提取、评估指标体系、网络域态势评估、用户行为威胁检测与评估方面的研究,论文的主要工作和贡献如下:（1）设计一种层次化的网络安全态势分域评估模型。由于内部用户行为的安全威胁对网络系统安全产生了不容忽视的影响,而很少有研究将用户行为作为安全态势评估因素,这也间接导致了评估结果的不全面和不可靠。基于此,引入分域的思想,设计一种层次化的网络安全分域态势评估模型。该模型加入并区分了基于用户行为的评估数据、因素及指标,实现了评估对象的相对完整性和全面性,分别从网络域和行为域两个方面对网络进行评估;采用了分层的体系结构,按照评估工作流程将模型分成了数据层、评估层及知识层。（2）提出一种基于逐层损失补偿深度自编码器的网络态势要素提取方法。由于当前网络环境下态势评估原始数据呈现多特征、高维度等特点,而且采用深度神经网络对其进行要素提取的过程中,随着数据维度降低,逐层的特征信息损失也不断加剧,最终影响态势评估的准确性。借鉴残差神经网络和拉普拉斯金字塔思想,提出一种改进深度自编码器的态势评估要素提取方法。该方法在深度自编码器的每个编码层都添加一个损失补偿模块,该模块首先利用编码层对应的解码层进行数据还原,其次,将计算得到的特征信息损失值补偿到对应的编码层输出中。实验结果表明,相比原始深度自编码器方法,该方法的loss收敛效果更好,且与其他方法相比,该方法对BP神经网络分类性能提升较显着。（3）提出一种基于层次聚类和层次分析法的态势评估指标体系构建方法。针对目前评估指标选取主观性强、指标体系缺乏完整性,导致态势评估不全面、评估结果可信度低等问题,结合层次聚类和层次分析法,创新性地提出一种态势评估指标体系构建方法。首先,建立分域指标体系层次结构模型,确定目标层和准则层中的综合性指标。其次,采用层次分析法量化评估因素,以减少属性赋值时的主观性;然后使用层次聚类将作用相似的评估因素自动聚类,并与综合性指标形成层次关系。最后,利用层次分析法筛选出有代表性的评估因素并构建优化的指标体系。通过真实网络环境中采集的数据进行实验,结果表明,与k-means聚类相比,层次聚类能自动形成评估因素之间的层次关系,且通过构建的指标体系得出的态势值可以反映实际网络的安全态势变化。（4）提出一种基于集成学习和GRU的网络域安全态势评估方法。针对机器学习评估模型因存在较大方差和均方误差使得决策过程不平滑,进而影响评估性能的问题,结合评估数据具有时间依赖特性,提出一种基于集成学习Subagging和GRU的安全态势评估方法。该方法利用GRU网络处理评估数据中的长时期依赖问题,并对其高维特征进行有效学习和表征;基于子采样方案的Subagging算法可以提升模型的泛化能力;同时,结合遗传算法对GRU网络的训练参数进行自动寻优。实验结果表明,基于GA的参数优化方法优于基于PSO的方法;与其他方法相比,提出的方法明显具有均方误差减少效应,评估性能更佳,且评估结果能较准确地拟合出真实的网络安全态势。（5）提出一种改进生成对抗网络的用户行为威胁检测与评估方法。由于用户行为评估正负样本数据分布极其不均衡,以及用户行为存在随机多变且不可预测等特点,结合生成对抗网络在小样本数据生成方面的优势,提出一种自适应滑动窗口的用户行为威胁检测与评估方法。该方法采用了滑动窗口算法,使得序列化的用户行为数据转换成能让生成对抗网络直接处理的矩阵数据,且考虑了用户行为之间的前后关联性,设计基于属性相似度的自适应滑动窗口机制,实现不同细粒度的用户行为威胁检测,在此基础上,根据设立的准则对检测结果进行行为威胁等级评估。实验结果表明,自适应滑动窗口的检测方法性能更佳;与其他典型方法相比,提出的方法准确率较高、误报率明显降低,且能有效评估用户威胁行为。
王广昊[4]（2021）在《衢州市红层区地下水化学组分异常识别与溯源研究》文中进行了进一步梳理衢州市地处钱塘江源头,地表水资源是当地水生态管理的侧重点,但也是由于地表水资源的丰富,造成对地下水环境的管理相对薄弱。同时衢州市化工产业结构十分明显,化工生产对地下水造成的影响程度也是不清楚的,而且衢州市地下水多为红层孔隙裂隙水,其赋存条件较为复杂,污染物的溯源追踪问题一直是研究难点。而进行地下水化学组分异常的识别,可以有效的反映出地下水环境变化特征,其变化大小也会在异常程度上表现出来。对红层区地下会进行溯源分析,可以有效的解决复杂赋存条件下的地下水污染源识别问题,为当地地下水污染治理和防控提供一定的借鉴意义。基于此,本文基于五种水化学图法、Durov图法和聚类分析法结合马氏距离公式,对衢州市地下水进行异常识别研究,并进行了异常程度的量化,得到了研究区异常程度分布范围,将异常程度与地下水质量分区进行对比,最终得出研究区地下水遭受污染风险的大小。结果表明:（1）三种主要方法中,五种水化学图法和马氏距离法相结合对红层区地下水异常的识别效果最好,共识别出17组异常水样,异常点多集中于工厂、城镇等人类活动活跃的区域;（2）地下水异常程度分布情况显示:廿里镇附近范围异常程度最高,除此之外研究区西北部、东北部也有分布区域异常程度呈现为二级或三级状态,这与该地区人口分布密度基本吻合,另外受工厂和废弃矿厂的影响也比较大;（3）地下水异常程度分区和地下水质量评价分区进行对比显示:异常程度分布范围与地下水质量等级分布范围基本相似,对于航埠镇和柯城区中心等无明显地下水质量问题但是地下水异常程度相对较高的区域要更加重视,此类区域遭受地下水污染的风险相对更大。针对红层区特殊的地下水环境特征,基于主成分分析法和UNMIX模型法对研究区主要污染源进行了识别验证,通过数值模拟法对识别的主要污染源进行溯源分析。结果表明:（1）主成分分析法得到的三个污染源中,工业活动污染源贡献率为27.56%、自然因素污染源贡献率为17.42%、大气沉降污染源的贡献率为9.77,与之相对比的UNMIX模型法识别的交通源贡献率为34.2%、自然源贡献率为25.3%、工业活动污染源贡献率为40.5%。两者进行结合并对比可发现,所有污染源中工业活动贡献率均为最大,说明研究区工业活动对红层区地下水的污染最为严重。（2）对工业活动区进行数值模拟分析,建立了地下水流数值模型,针对异常值较高和污染较严重区域进行1年、5年、10年和15年四组时间段的粒子溯源追踪分析,最终确定了污染源位置为廿里镇东侧1.5km处的某工厂,计算出了污染质平均运移速率为158m/a,为地下水的污染防治提供了一定的参考价值。
姜超[5]（2021）在《基于责任卡识别与网络技术的拖拉机整机制造过程质量管理系统研究》文中研究表明拖拉机的生产和使用情况是农业机械化水平的重要体现。目前国内拖拉机生产企业因产品质量原因在中高端拖拉机市场缺乏竞争力,而整机制造过程质量管理水平不足制约了国产拖拉机产品向高质量发展。因此,一套科学有效的整机制造过程质量管理系统对提升拖拉机质量、增强产品竞争力有重要作用。拖拉机整机制造过程质量管理系统建立在完备的质量数据库与质量管理工具的基础上。质量数据库的构建需要采集各质量控制点产生的质量数据,但部分质量控制点的数据记录在质量责任卡上,尚未实现数据电子化;同时,已实现数据电子化的质量控制点以不同形式单独保存质量数据,使得数据无法共享。传统的质量管理工具基于数理统计原理,只能对质量数据进行简单分析,无法获得深层次质量规律。本文针对上述问题展开研究,具体研究内容与结果如下:（1）为了解决拖拉机整机装配阶段质量数据纸质记录的问题,提出了一种基于责任卡识别的质量数据电子化方法。先对质量责任卡进行了重新设计,规范质量数据的填写;再使用Paddle OCR文本检测与识别模型获取质量数据属性关键词坐标,实现质量数据记录区域的定位;接着提出了一种基于笔画恢复与连通域标记的数字字符分割方法,获取质量数据图像中的单个数字图像;然后训练了CNN识别模型对手写数字进行识别,在测试集上的识别准确率达到99.22%;最后开发了质量数据电子化软件,并提供人工校正功能,保证了数据库中质量数据的准确性。（2）为了解决拖拉机整机调试阶段检测工位间异源异构电子质量数据的融合问题,编写了自动化数据读取、处理程序,实时提取不同工控机上保存在数据库中的结构化质量数据与以文本文件形式保存的非结构质量数据,并设计了基于JSON格式的数据传输接口,通过HTTP协议将质量数据发送到数据库服务器中。使用E-R模型在数据库服务器中构建了质量数据库,以统一结构保存不同来源的质量数据。（3）为了解决拖拉机生产企业缺乏高水平质量管理工具的问题,根据质量数据特点,开发了基于案例推理以及机器学习技术的质量管理工具,提供故障诊断、产品质量分级、质量综合指标提取与故障预测等功能,与传统质量管理工具一起集成到了质量管理系统中,完成了拖拉机整机制造过程质量管理系统研发,并成功应用到企业的实际生产中,提高了质量管理信息化水平。
刘贺琦[6]（2021）在《电力大数据算法的选择与评估系统设计与实现》文中认为随着互联网和基于互联网的丰富应用的持续发展,人类进入大数据时代。顺应时代要求,电力行业积极利用电力大数据,提升行业价值。机器学习方法是合理利用电力大数据的重要工具。在机器学习应用的过程中,合适的特征工程依赖电力专业人员对业务数据的理解,合适的机器学习算法及超参数的选择则依赖数据科学家的经验,二者难以兼得,因此发挥电力大数据的价值仍存在困难,从业人员需要便捷的工具辅助机器学习算法在行业数据中的应用。为解决上述问题,本文关注电力大数据场景,研究并实现机器学习模型评估与选择方法,面向分类和回归等两种监督式机器学习任务,提供机器学习管道的构建功能,此外提供简单的数据分析处理能力,辅助数据科学工作者进行模型搭建和选择。进一步地,为方便上述算法在实际中的应用,本文构造电力大数据算法的选择与评估系统,它是智能化机器学习选择与评估平台。系统封装电力大数据算法选择与评估算法,非计算机工作者可以通过简单的点击,使用系统构造良好的机器学习算法配置,独立进行数据挖掘;同时让数据科学工作者能够应用系统快速进行数据分析,构建较好的基线模型,还可以通过个性化的配置构建满足特殊要求的算法。本文通过设计电力大数据核心算法评估标准,筛选出电力大数据核心算法,随后研究设计了电力大数据机器学习算法评估方法和电力大数据机器学习算法配置选择方法,前者解决如何评价机器学习配置在特定数据集上的效果问题,后者接收前者的反馈,在寻优空间范围内选择高潜力的机器学习配置,二者结合完成自动化的电力大数据机器学习算法配置优化功能。通过测试,上述方法有着良好的运行效果和运行效率,并在系统中稳定运行,具备一定的实用价值。本系统在软件工程的原则指导下进行设计和开发。首先对课题研究背景和意义进行了介绍,在分析业务研究现状和研究了相关技术的基础上,明确文章的研究重点。随后分析典型的业务场景,设计典型用例,发掘系统的功能性需求与非功能性需求。随后针对系统中需要解决的核心问题,提出解决方案。然后进行系统的总体设计和详细设计,设计了系统架构,明确模块以及子模块的功能和交互关系,并通过UML类图与交互图的方式进行详细介绍。最后按照需求分析中阐明的需求对系统进行测试,证明系统的有效性。最后对平台的部署与测试进行了说明,并对论文工作进行了简要的总结与展望。
蒋宏伟[7]（2021）在《万州区滑坡灾害位移与库水位及降雨响应关系研究》文中研究说明我国一直是全球地质灾害最为频发的国家之一,其中尤以滑坡灾害最为严重,多年来地质灾害造成了众多的人员伤亡和重大的财产损失,并给我国的经济社会发展造成了不良的影响。在我国,三峡库区历来是地质灾害多发区,历史上曾发生过多次灾难性滑坡,尤其是自2003年蓄水以来,由于水库水位周期性的变化,使得大量老滑坡复活并诱发新的滑坡。例如,受三峡工程175m试验性蓄水影响,藕塘滑坡自2008年起出现较为集中的地表变形。巴东县黄土坡滑坡,也出现了滑坡险情。经过规范有效的风险评估,现已对藕塘滑坡所在安坪镇和巴东老县城等实施整体搬迁,规避滑坡风险。在此背景下,三峡库区内陆续开展了从区域滑坡灾害风险到单体滑坡风险的评价分析,从滑坡空间易发性分区到滑坡灾害的位移时间预测的研究。论文以三峡库区万州区的滑坡灾害为主要研究对象,以滑坡位移与库水位及降雨的响应关系为研究主旨。在收集滑坡调查资料、滑坡监测资料的基础上,基于统计分析,总结万州区滑坡灾害的分布规律,并对万州区滑坡灾害累计位移-时间曲线形态进行分类;基于数理统计,研究分析万州区滑坡灾害降雨阈值;基于聚类算法和数据挖掘算法,研究万州区典型滑坡灾害的变形演化关联规则和诱滑因素阈值;基于机器学习算法和线性权重理论,开展万州区典型滑坡灾害的位移预测研究。通过以上研究,论文现取得了如下成果:（1）基于收集到的地质灾害调查资料,发现万州区滑坡灾害的时间分布规律与库水位运行和降雨分布具有高度相关性;其空间分布规律与地质构造、地形地貌、水系分布等具有高度相关性;因为万州区的地层分布与地质构造紧密相关,因此万州区的滑坡灾害也呈现出在万县向斜内集中分布的特征;万州区滑坡灾害以堆积层滑坡为主,滑动面以土体/基岩接触面为主,这与万州区的地质营力作用特征紧密相关,地壳运动、河床下切等综合作用提供了万州区堆积层滑坡的物质来源;万州区滑坡灾害所在斜坡坡度集中在10o～40o,且滑坡灾害的规模以中型滑坡和浅层滑坡为主;万州区滑坡灾害的影响因素以暴雨事件居多,滑坡灾害目前已造成的损失较小,但是滑坡灾害稳定性发展趋势以潜在不稳定居多。（2）基于2003年6月～2020年5月的库水位运行数据发现,三峡库区万州区的库水位运行时段以年为统计单元可划分为:2003年6月～2006年9月,2006年9月～2008年9月,2008年9月～2010年6月,2010年6月～2020年5月共4个阶段,各阶段库水位运行的特征高程分别为130m,145m,171m和175m。以月为统计单元可划分为:水位快速下降期A时段、汛期B时段、水位快速上升期C时段和其他时段,选取A、B、C三个时段作为特征时段。此三个特征时段的具体时间指向分别为5月份,6～8月份,9月份。在此基础上,通过分析三峡库区万州区典型滑坡的地下水位监测数据发现,滑坡地下水位受到库水位、降雨、地形地貌和滑体性质等多种因素控制。一般而言,监测点距离库区岸线越近,其地下水位变化曲线与库水位变化曲线的相关性越大;在监测点附近滑体物质渗透性较好时,其地下水位对降雨事件响应越好,滞后越小;附近滑体物质渗透性较差时,其地下水位对降雨事件响应越差,滞后时间越长。统计三峡库区万州区典型滑坡灾害的地表GPS位移监测数据发现,11个典型滑坡上的28个地表GPS监测点附近位移均属于慢速。其中有4个滑坡在库水位快速下降期A时段位移速率较高,有2个滑坡在汛期B时段位移速率较高,另有5个滑坡在库水位快速上升期C时段位移速率较高。因此,滑坡快速位移时段主要集中在库水位快速变化期A时段和C时段。并且,在2007年和2015年的A时段,2007年、2014年和2015年的B时段,还有2011年、2012年和2013年的C时段有更多滑坡处于位移速率相对较高水平。（3）基于监测资料和前人的研究成果,万州区的滑坡累计位移-时间曲线形态可分为:以杀人田滑坡为代表的直线型;以付家岩滑坡为代表的曲线上升型;以金金子滑坡为代表的收敛型;以壤渡场北崩滑体为代表的回落型;以花园养鸡场滑坡为代表的阶跃型;以杨家坝滑坡为代表的震荡型和以塘角2号滑坡为代表的复合型。（4）基于收集到的监测数据,应用数理统计方法发现,对万州区内处在砂泥岩共存地层且斜坡结构为近水平层状斜坡的滑坡灾害而言,当预测预报位移速率等级为第三等级,即预警的期望是“部分临时性建筑及旧房屋出现破坏,可以随时采取简单的补救方式进行加固”时,其单日降雨量的阈值选择就分别为:在库水位快速下降期A时段当单日降雨量达到15mm;在汛期B时段当单日降雨量达到20mm;在库水位快速上升期C时段当单日降雨量达到25mm。其前期2日有效降雨量的阈值选择为:在库水位快速下降期A时段当前期2日有效降雨量达到45mm;在汛期B时段当前期2日有效降雨量达到50mm;在库水位快速上升期C时段当前期2日有效降雨量达到35mm。（5）基于万州区四方碑滑坡的监测数据,应用聚类算法、Apriori算法和C5.0决策树算法,挖掘出四方碑滑坡变形演化关联规则15条,并建立了四方碑滑坡变形状态的诱滑因素阈值判据共7条。关联规则成果表明,四方碑滑坡监测点WZ02-03附近的地表位移受到库水位变动和降雨作用的联合作用影响,且库水位变动的因素,是四方碑滑坡监测点WZ02-03附近的地表位移变形的主要诱滑因素。滑坡变形诱滑因素阈值判据与滑坡变形演化关联规则的成果一致。另外,四方碑滑坡监测点WZ02-03附近地表以中等速度即以10.55～31.95mm/m变形时,其月累计降雨量阈值是144.6mm,月库水位变幅阈值是-2.065m,即库水位以2.065m/月的速率下降。（6）基于线性权重理论,提出了一种集成长短期记忆神经网络（LSTM）与支持向量回归（SVR）算法的集成预测模型。将该模型应用于三峡库区万州区四方碑滑坡的位移预测研究中,并与LSTM模型和SVR模型等单一模型进行对比,取得了理想的效果。并在此基础上,将该模型推广至三峡库区奉节县的生基包滑坡的位移预测中,以验证模型的适应性。研究发现,模型适应性良好,且总体而言,LSTM模型优于SVR模型,但在预测数据集的所有时间步上,LSTM模型的结果并没有比SVR模型的结果更接近原始值。提出的集成模型综合了LSTM和SVR两种算法的优点,其预测性能优于LSTM和SVR两种模型。
唐建华[8]（2021）在《公路沥青路面施工质量控制影响因素的分析与评价 ——以渭武高速公路为例》文中提出随着我国高速公路事业的迅猛发展,不仅为人们的出行带来了极大便利,同时也提高了国民经济的整体水平。然而,在高速公路沥青路面使用过程中,随着路面服役时间的增加,沥青路面的早期破坏形式将逐渐显现出来,从而对路面的使用寿命造成重大影响。其中沥青路面的原材料质量和施工质量水平受到多种因素的影响,因此十分有必要对其影响因素进行分析,提出严格的质量管理控制措施,从而全面提升沥青路面的使用质量,延长沥青路面的使用寿命。本文依托渭武高速公路段,通过对路面三个标段分别从原材料（沥青、集料、矿粉）、混合料配合比、路用性能及现场检测等方面,结合了数理统计分析方法（SPSS软件的应用）、质量控制手段（质量动态控制图的应用）和灰关联分析方法（灰关联度的应用）,对其路面质量影响因素进行了较为深入的分析,并提出了相应的质量控制措施,为今后甘肃省其他高速公路的路面铺筑质量积累相关经验。本文的研究结果表明:1.通过数理统计分析方法中的方差、标准差及变异系数等分析方法对原材料（沥青、集料和矿粉）质量的稳定状态和变异性影响最大的关键因素进行了对比分析,结果表明:路面一标和路面二标的A级70号石油的针入度质量分布近似正态分布,相较于路面三标分布较为稳定,其老化后的性能指标也要优于路面三标;各标段六种沥青的三大指标变异系数排序:延度>针入度>软化点,短期老化后的变异系数排序:延度>针入度比,因此各标段需要把沥青的延度和针入度作为关键指标进行严格检测和控制。2.通过油石比质量动态控制图可以看出,路面二标和路面三标的质量控制较为稳定;由灰关联分析结果可以看出,影响混合料高温稳定性的主要因素有:SBS改性沥青的粘度、混合料中2.36mm的通过率、油石比和空隙率;沥青混合料低温抗裂性的影响因素主要有:集料针片状含量、油石比和软化点;沥青混合料水稳定性的主要影响因素有:油石比、粘度和沥青饱和度。3.对铺筑成型后的路面质量进行了现场检测,由灰关联分析可知对路面压实度具有较大的影响因素为面层厚度、碾压温度和油石比;由灰关联分析可知对路面渗水系数具有较大的影响因素为空隙率和油石比。
乔柱[9]（2021）在《大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管研究》文中进行了进一步梳理铁路是国民经济大动脉、关键基础设施和重大民生工程,在我国经济社会发展中具有重要作用和地位。近年来,围绕交通强国建设目标,铁路工程建设规模庞大,施工招投标市场活跃,已纳入公共资源交易市场的铁路工程施工招标项目均不同程度采用了电子招投标形式,传统招投标监管方式难以满足监管需求,监管方式亟需创新以提高监管效能。大数据技术作为创新监管方式的一个重要着力点,电子招投标过程中积累的海量数据奠定了数据基础,研究运用大数据技术实施招投标监管预警活动,对于实现铁路工程施工电子招投标科学、精准、高效的智能化监管具有重要意义。本文以铁路工程施工电子招投标监管为研究对象,在分析大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管框架的基础上,从招投标参与主体角度构建模型,预警招投标参与主体违法违规行为。首先,梳理了铁路工程施工电子招投标监管现状,包括铁路工程施工电子招投标流程与优势、监管环节与重难点、监管存在问题及发展趋势;接着,分析了大数据驱动下的招投标监管内涵、监管模式与监管内容;然后,研究了大数据技术在招投标监管中的应用路径,并构建了大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管概念模型。根据招投标参与主体不同,从招标人倾向性、财务要求、最高投标限价等方面,基于网络关系和小概率原理等,构建了招标人倾向性与制性行为预警模型;从投标人串围标行为、投标报价、生产能力、财务状况等方面,运用社团结构、函数拟合等方法,构建了投标人不正当竞争行为预警模型;从评标专家异常评分、评分可靠性、评审能力等方面,运用决策熵值和logsig函数等方法,构建了评标专家评分质量与评审能力预警模型,分别实现了对招标人、投标人、评标专家异常行为的预警,为招投标行政监管部门的监督管理活动提供了有效参考依据。论文创新点主要体现在以下几方面:（1）构建了大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管概念模型,明确了运用大数据技术监管招投标活动的基本原理。结合大数据处理流程,从数据源、数据采集、数据处理、数据存储、数据分析和数据可视化等方面,研究了铁路工程施工电子招投标监管中大数据技术应用路径,并在分析铁路工程施工电子招投标监管要素的基础上,从监管主体、监管目标及原则、监管对象及内容、监管模式、监管平台、监管技术等维度,构建了大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管概念模型。（2）构建了招标人倾向性与限制性行为预警模型,实现了对招标人异常行为的监管预警。在分析招标人倾向性与限制性行为监管内容的基础上,从关系网络视角分析测算招标人倾向度,同时引入投标人对招标人依赖度这一概念,构建了招标人倾向性行为预警模型;从招标人设置的财务要求和最高投标限价两方面分析招标人限制性行为内容,运用小概率法分析测算财务要求中营业收入与营运资金指标的预警阈值、最高投标限制中下浮率与节资率指标的预警阈值,以预警招标人设置的不合理限制条件。（3）构建了投标人不正当竞争行为预警模型,实现了对投标人异常行为的监管预警。在分析投标人不正当竞争行为表现形式的基础上,综合运用社团网络结构和函数拟合法识别了投标人串围标行为;基于投标人报价排序分析了过低或过高报价,修正偏差值情况下分析了投标人不平衡报价,运用向量夹角余弦值分析了投标人间相似性报价;采用C-D生产函数法构建了投标人生产能力模型,基于功效系数法构建了投标人财务绩效评价模型,对投标人的生产能力与财务状况监测预警,以分析投标人履约能力状况。（4）构建了评标专家评分质量与评审能力预警模型,实现了对评标专家履职行为的监管预警。在分析评标专家履职行为的基础上,着重研究评标专家的评分质量与评审能力,评分质量从异常评分和评分可靠性两方面分析,先采用数理统计方法检测评标专家异常评分,分析争议性、习惯性、倾向性等影响评分偏差的因素,并设计了异常评分的预警路径;再运用决策熵值法构建了评分可靠性模型,以监测预警评标专家评分可靠性;最后利用评标专家评分可靠性分析结果,并结合评标专家参与评标次数,运用logsig函数构建了评审能力模型,以监测预警评标专家评审能力。
宋云婷[10]（2021）在《集装箱班轮的港口运行时间规律及其应用研究》文中提出集装箱班轮的港口运行时间规律是港口管理优化研究的重要理论基础,但对于这一与传统船舶随机到港模式有本质区别的崭新运行方式,目前尚未有适应其运行特征且具有普遍意义的结论,使得在有关集装箱港口运营与管理等方面的重大决策缺少相应的理论支撑。本文基于随机过程理论,采用数理统计、计算机仿真和优化算法等方法,重点研究集装箱班轮的港口运行时间基本规律问题,以及这一认识在港口的规划管理、生产计划管理和生产调度管理等方面的应用价值。本文研究对于深入挖掘集装箱班轮运行的本质特征,揭示其港口运行时间规律,优化港口管理具有重要的理论和应用意义。本文具体研究内容如下:（1）针对集装箱班轮的港口运行时间规律问题,从集装箱班轮的运行特点入手,以集装箱班轮到港间隔时间规律、装卸服务时间规律、实际到港与计划船期的偏差时间规律、在港接受装卸服务与计划的偏差时间规律为切入点,探讨了集装箱班轮运行的基本特征,分析了与特性相对应的概率分布函数,利用世界主要集装箱港口和跨海区班轮航线的大量数据开展实证检验,研究结果显示集装箱班轮的港口运行时间规律均服从爱尔朗高阶分布,从而为揭示其港口运行时间规律提供了理论基础。（2）针对港口规划管理方面的应用问题,运用集装箱班轮的港口运行时间规律开展集装箱港口泊位通过能力的估算,提出基于Ek/Ek/S的复合排队过程,以此描述各航线班轮在船期表约束下分别到港、依次完成装卸的作业流程,建立离散事件仿真模型,深入分析港口运行时间规律对泊位通过能力的影响,并探讨不同管理模式对于提升泊位通过能力的意义。研究表明,不同的概率分布函数对于泊位通过能力的估算结果相差较大,采用爱尔朗高阶分布的计算结果更加贴近港口实际情况,通过统一管理模式可有效推迟港口建设时机。（3）针对港口生产计划管理方面的应用问题,运用集装箱班轮的港口运行时间规律优化泊位分配计划,以机动时间损失最小为目标,构建了集装箱码头泊位分配计划优化模型,设计了以遗传算法为外层框架,嵌入仿真过程构成优化循环的算法,以大连港集装箱码头作业为实际背景进行计算。研究表明,运用港口运行时间规律可有效降低偏差时间对港口泊位分配计划的干扰,不同概率分布函数对于分析结果有较大的影响,进一步说明了爱尔朗高阶分布对于港口生产计划管理具有重要价值。（4）针对港口生产调度管理的应用问题,运用集装箱班轮的港口运行时间规律优化泊位及岸桥的协同调度,提出按时离港保证率的概念,以集装箱班轮按时离港保证率最大和码头作业成本最低为目标构建双目标优化模型,设计了叠加式局部搜索算法,将其嵌入到带精英策略的非支配排序遗传算法中得到Pareto非劣解,采用“性价比”的概念和量化方法对P areto非劣解进行筛选。研究结果表明,采用这一优化思路可以选择出对港口和船公司的利益偏向最小的调度方案,降低港口作业成本,此外不同概率分布函数对于分析按时离港保证率有较大的影响,进一步表明了爱尔朗高阶分布对于港口生产调度管理具有重要价值。
二、数理统计在验证分析方法中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、数理统计在验证分析方法中的应用（论文提纲范文）
（1）浅析实验室认可中的数理统计方法（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 实验室认可中常用的数理统计方法 |
| 2.1 质量控制图在实验室管理中的作用 |
| 2.2 方差分析在实验室比对中的应用 |
| 2.3 实验室能力验证中的稳健统计法和模拟再抽样 |
| 2.4 不确定度评定中几种数理统计方法简述 |
| 2.4.1 异常值剔除的方法 |
| 2.4.2 回归分析的应用 |
| 2.4.3 小样本量情况的处理 |
| 3 未来实验室认可中数理统计方法的重要性 |
| 3.1 未来实验室认可业务量的增加 |
| 3.2 社会进步使人们对食品安全提出了更高的要求 |
| 3.3 新技术引起了实验室运作模式的变化 |
（2）农作物病虫害识别关键技术研究综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 农作物病虫害识别方法概述 |
| 1.1 农作物病虫害的特点 |
| 1.2 农作物病虫害识别方法发展历程 |
| 1.2.1 基于人工的识别方法 |
| 1.2.2 基于仪器的识别方法 |
| 1.2.3 基于数理统计的识别方法 |
| 1.2.4 基于模式识别和机器学习的识别方法 |
| 1.2.5 基于深度学习的识别方法 |
| 1.2.6 识别方法分析 |
| 1.3 农作物病虫害识别过程 |
| 2 农作物病虫害识别关键技术 |
| 2.1 病虫害数据获取关键技术 |
| 2.1.1 利用公开数据集 |
| 2.1.2 自定义数据集 |
| (1)基于田间/室内移动或固定的数据获取技术 |
| (2)手持式数据获取技术 |
| (3)基于无人机的数据获取技术 |
| 2.2 病虫害数据处理关键技术 |
| 2.2.1 数据预处理 |
| 2.2.2 数据增强 |
| 2.2.3 深度学习网络优化 |
| 2.3 病虫害识别结果应用关键技术 |
| 2.3.1 可视化界面 |
| 2.3.2 可解释性 |
| 2.3.3 预测预报 |
| (1)静态预测预报技术 |
| (2)时序动态预测预报技术 |
| (3)空间传播预测预报技术 |
| 3 发展展望 |
（3）基于深度学习的网络安全分域态势评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词对照表 |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 评估模型研究现状 |
| §1.2.2 态势要素提取研究现状 |
| §1.2.3 评估指标体系研究现状 |
| §1.2.4 评估方法研究现状 |
| §1.2.5 用户行为评估研究现状 |
| §1.3 研究问题及挑战 |
| §1.3.1 研究问题 |
| §1.3.2 研究挑战 |
| §1.4 研究内容及贡献 |
| §1.5 论文组织结构 |
| 第二章 网络安全态势评估技术及分域评估模型设计 |
| §2.1 网络安全态势评估基本概念 |
| §2.2 网络安全态势评估模型 |
| §2.2.1 JDL数据融合处理模型 |
| §2.2.2 Tim Bass模型 |
| §2.2.3 层次化态势评估模型 |
| §2.3 网络安全态势评估方法 |
| §2.3.1 基于数理统计的评估方法 |
| §2.3.2 基于知识推理的评估方法 |
| §2.3.3 基于模式识别的评估方法 |
| §2.4 层次化的网络安全态势分域评估模型设计 |
| §2.4.1 评估模型的分层描述 |
| §2.4.2 评估模型的特点分析 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 基于逐层损失补偿深度自编码器的态势评估要素提取 |
| §3.1 引言 |
| §3.2 系统模型及问题定义 |
| §3.2.1 态势评估要素提取模型 |
| §3.2.2 问题定义 |
| §3.3 LC-DAE态势评估要素提取方法设计 |
| §3.3.1 方法架构 |
| §3.3.2 DAE结构 |
| §3.3.3 损失补偿算法设计与实现 |
| §3.4 LC-DAE态势评估要素提取方法实现 |
| §3.4.1 方法流程设计与伪代码实现 |
| §3.4.2 时间复杂度分析 |
| §3.5 实验及结果分析 |
| §3.5.1 实验环境 |
| §3.5.2 实验数据 |
| §3.5.3 对比实验及结果分析 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 基于层次聚类和层次分析法的态势评估指标体系构建 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 问题定义 |
| §4.3 分域指标体系构建方法设计 |
| §4.4 网络域指标体系构建方法设计与实现 |
| §4.4.1 基于AHP的评估因素量化方法 |
| §4.4.2 基于层次聚类的指标聚类方法 |
| §4.4.3 基于AHP的指标优化方法 |
| §4.5 网络域指标体系合理性理论分析 |
| §4.6 实验及结果分析 |
| §4.6.1 实验环境及数据采集 |
| §4.6.2 评估指标计算过程 |
| §4.6.3 实验结果分析 |
| §4.7 本章小结 |
| 第五章 基于Subagging和GRU的网络域安全态势评估 |
| §5.1 引言 |
| §5.2 系统模型及问题描述 |
| §5.2.1 态势评估模型 |
| §5.2.2 问题描述 |
| §5.3 Sb-GRU网络域安全态势评估方法设计 |
| §5.3.1 方法架构设计 |
| §5.3.2基于Subagging的采样及训练方法 |
| §5.3.3 基于GA的参数优化方法 |
| §5.3.4 基于GRU的网络域安全态势评估方法 |
| §5.4 Sb-GRU网络域安全态势评估方法实现 |
| §5.4.1 方法实现 |
| §5.4.2 时间复杂度分析 |
| §5.5 实验及结果分析 |
| §5.5.1 实验环境 |
| §5.5.2 实验数据 |
| §5.5.3 实验结果及分析 |
| §5.6 本章小结 |
| 第六章 基于自适应滑动窗口GAN的用户行为威胁检测与评估 |
| §6.1 引言 |
| §6.2 系统模型及问题定义 |
| §6.2.1 任务模型 |
| §6.2.2 行为模型 |
| §6.2.3 威胁检测及评估模型 |
| §6.2.4 问题定义 |
| §6.3 ASW-GAN用户行为威胁检测与评估方法设计 |
| §6.3.1 方法框架 |
| §6.3.2 基于属性相似度的自适应滑动窗口算法 |
| §6.3.3 基于GAN的威胁检测设计 |
| §6.3.4 用户行为评估方法设计 |
| §6.4 ASW-GAN用户行为威胁检测与评估方法实现 |
| §6.4.1 方法实现 |
| §6.4.2 时间复杂度分析 |
| §6.5 实验及结果分析 |
| §6.5.1 实验环境 |
| §6.5.2 实验数据 |
| §6.5.3 实验结果分析 |
| §6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| §7.1 论文研究工作总结 |
| §7.2 下一步研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读博士学位期间取得的学术成果 |
（4）衢州市红层区地下水化学组分异常识别与溯源研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置及交通 |
| 2.2 研究区自然地理特征 |
| 2.3 研究区地质概况 |
| 2.4 研究区水文地质特征 |
| 第三章 红层区地质、水文地质特征 |
| 3.1 红层地质特征 |
| 3.2 红层裂隙水文地质特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 红层区水化学异常特征分析 |
| 4.1 基本思路 |
| 4.2 水化学异常识别 |
| 4.3 地下水质量评价 |
| 4.4 地下水污染风险预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水化学异常点的溯源研究 |
| 5.1 基本思路 |
| 5.2 红层区地下水主要污染源分析 |
| 5.3 基于数值模拟法的污染源分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于责任卡识别与网络技术的拖拉机整机制造过程质量管理系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 质量数据电子化研究 |
| 1.2.2 基于OCR技术的表格识别研究 |
| 1.2.3 质量管理工具研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 质量管理系统整体设计 |
| 2.1 拖拉机整机制造流程分析 |
| 2.1.1 整机装配阶段流程 |
| 2.1.2 整机调试阶段流程 |
| 2.2 质量数据采集方法设计 |
| 2.2.1 装配阶段质量数据采集方法 |
| 2.2.2 调试阶段质量数据采集方法 |
| 2.3 质量管理工具选择 |
| 2.3.1 传统质量管理工具 |
| 2.3.2 基于机器学习的质量管理工具 |
| 2.4 系统架构设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 质量责任卡识别方法研究 |
| 3.1 规范化质量责任卡设计 |
| 3.2 图像采集设备选择 |
| 3.3 规范化质量责任卡识别分析 |
| 3.4 质量数据记录区域获取 |
| 3.4.1 关键词识别 |
| 3.4.2 质量数据图像定位 |
| 3.5 质量数据图像预处理 |
| 3.5.1 图像二值化 |
| 3.5.2 线条连接 |
| 3.5.3 框线消除 |
| 3.5.4 笔画恢复 |
| 3.5.5 数字像素提取 |
| 3.5.6 其它处理 |
| 3.6 手写数字识别 |
| 3.6.1 CNN模型设计 |
| 3.6.2 数据集制备 |
| 3.6.3 模型训练与测试 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 质量管理系统开发 |
| 4.1 质量数据采集 |
| 4.1.1 质量数据电子化软件开发 |
| 4.1.2 调试阶段质量数据采集 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 E-R模型介绍 |
| 4.2.2 数据库概念结构设计 |
| 4.2.3 数据库逻辑结构设计 |
| 4.3 质量管理工具算法实现 |
| 4.3.1 案例推理算法 |
| 4.3.2 数理统计方法 |
| 4.3.3 机器学习算法 |
| 4.4 人机界面开发 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统应用与验证 |
| 5.1 系统概述 |
| 5.2 系统功能模块 |
| 5.2.1 数据来源信息查询模块 |
| 5.2.2 故障诊断与排除方法模块 |
| 5.2.3 整机调试台账模块 |
| 5.2.4 统计分析模块 |
| 5.2.5 智能分析模块 |
| 5.3 系统验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（6）电力大数据算法的选择与评估系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术简介 |
| 2.1 指标体系构建技术 |
| 2.2 监督式自动机器学习技术 |
| 2.2.1 自动机器学习典型结构与常用技术 |
| 2.2.2 遗传编程 |
| 2.2.3 贝叶斯优化 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 系统概述 |
| 3.2 典型业务场景分析 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.3.1 机器学习管道寻优 |
| 3.3.2 定制化扩展 |
| 3.3.3 数据集处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 关键问题研究及解决方案 |
| 4.1 电力大数据核心算法指标体系与评估 |
| 4.1.1 指标体系与详细指标说明 |
| 4.1.2 核心算法指标评估 |
| 4.2 监督式机器学习算法评估与选择问题定义 |
| 4.3 电力大数据机器学习算法配置评估方法 |
| 4.3.1 机器学习算法评估标准 |
| 4.3.2 机器学习算法评估方案 |
| 4.4 电力大数据机器学习算法配置选择方法 |
| 4.4.1 基于遗传算法和贝叶斯优化的算法配置选择方法设计 |
| 4.4.2 实验设计与评估结果 |
| 4.5 电力大数据场景应用实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总体设计 |
| 5.1 系统总体架构 |
| 5.2 关键功能模块介绍 |
| 5.2.1 用户视图层 |
| 5.2.2 任务管理模块 |
| 5.2.3 服务管理模块 |
| 5.2.4 模型管理模块 |
| 5.2.5 配置管理模块 |
| 5.2.6 数据访问层 |
| 5.3 基本工作流程 |
| 5.3.1 模型寻优流程 |
| 5.3.2 模型导出流程 |
| 5.3.3 数据分析流程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 详细设计 |
| 6.1 任务管理详细设计 |
| 6.1.1 类图及接口说明 |
| 6.1.2 典型场景说明 |
| 6.2 服务管理详细设计 |
| 6.2.1 类图及接口说明 |
| 6.2.2 典型场景说明 |
| 6.3 模型管理详细设计 |
| 6.3.1 类图及接口说明 |
| 6.3.2 典型场景说明 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 系统部署与测试 |
| 7.1 测试环境部署 |
| 7.2 系统测试 |
| 7.2.1 系统前端界面 |
| 7.2.2 系统功能测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）万州区滑坡灾害位移与库水位及降雨响应关系研究（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的来源、目的和意义 |
| 1.2 选题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡降雨阈值研究现状 |
| 1.2.2 滑坡变形演化关联规则研究现状 |
| 1.2.3 滑坡位移预测研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第二章 万州区滑坡灾害孕灾环境及分布规律分析 |
| 2.1 万州区自然地理条件 |
| 2.1.1 地理位置与交通 |
| 2.1.2 气象水文 |
| 2.2 万州区地质环境概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 地层岩性 |
| 2.2.3 地质构造 |
| 2.2.4 新构造运动与地震 |
| 2.3 万州区滑坡灾害分布规律 |
| 2.3.1 滑坡灾害分布统计标准 |
| 2.3.2 滑坡灾害时空分布规律 |
| 2.3.3 滑坡灾害特征分布规律 |
| 2.3.4 滑坡灾害危害分布规律 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 万州区滑坡灾害监测与成果分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 万州区滑坡灾害监测概况 |
| 3.2.1 滑坡灾害监测概况 |
| 3.2.2 监测布置 |
| 3.3 万州区滑坡灾害监测系统 |
| 3.3.1 滑坡全自动裂缝监测系统 |
| 3.3.2 滑坡全自动地表位移监测系统 |
| 3.3.3 滑坡深部位移监测系统 |
| 3.3.4 地下水位监测系统 |
| 3.3.5 全自动雨量计网络数据传输系统 |
| 3.3.6 其它监测手段及多源数据获取 |
| 3.3.7 万州区典型滑坡灾害监测系统实例 |
| 3.4 万州区滑坡灾害监测数据分析 |
| 3.4.1 万州段三峡水库运行特征时段划分 |
| 3.4.2 典型滑坡灾害地下水位监测数据 |
| 3.4.3 典型滑坡灾害地表位移监测数据 |
| 3.5 万州区滑坡灾害累积位移-时间曲线形态特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 万州区滑坡灾害降雨阈值研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 万州区滑坡灾害降雨量模型研究 |
| 4.2.1 有效降雨量模型介绍 |
| 4.2.2 有效降雨量模型确定 |
| 4.3 2 日有效降雨量与单日降雨阈值研究 |
| 4.3.1 滑坡位移速率概述 |
| 4.3.2 单日降雨阈值确定 |
| 4.3.3 前期2 日有效降雨阈值确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 万州区典型滑坡灾害变形演化关联规则与诱滑因素阈值研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 四方碑滑坡 |
| 5.2.1 滑坡基本特征 |
| 5.2.2 滑坡变形特征 |
| 5.2.3 滑坡监测数据分析 |
| 5.3 数据挖掘方法 |
| 5.3.1 K-means聚类法 |
| 5.3.2 两步聚类算法 |
| 5.3.3 Apriori算法 |
| 5.3.4 决策树-C5.0 算法 |
| 5.4 四方碑滑坡变形演化关联规则 |
| 5.4.1 滑坡变形演化关联规则 |
| 5.4.2 滑坡诱滑因素阈值分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 万州区典型滑坡灾害位移预测研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 方法与案例介绍 |
| 6.2.1 预测方法 |
| 6.2.2 研究案例 |
| 6.3 数据处理 |
| 6.3.1 监测点选择及数据处理 |
| 6.3.2 因子筛选 |
| 6.3.3 数据归一化与逆归一化 |
| 6.3.4 LSTM和 SVR模型超参数 |
| 6.4 结果分析 |
| 6.4.1 LSTM模型与SVR模型 |
| 6.4.2 集成模型 |
| 6.5 模型泛化能力检验 |
| 6.5.1 生基包滑坡 |
| 6.5.2 预测流程 |
| 6.5.3 结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 6.6.1 模型预测结果讨论 |
| 6.6.2 本章结论 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）公路沥青路面施工质量控制影响因素的分析与评价 ——以渭武高速公路为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 数理统计与灰关联分析方法 |
| 2.1 数理统计分析方法 |
| 2.1.1 数学期望值 |
| 2.1.2 方差、标准差及变异系数 |
| 2.1.3 其他数据分布特征数 |
| 2.1.4 统计质量控制原理 |
| 2.1.5 数据收集与分析方法 |
| 2.1.6 质量控制图及基本原理 |
| 2.2 灰关联分析方法 |
| 2.2.1 灰关联分析方法 |
| 2.2.2 灰关联决策 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 原材料质量对比分析 |
| 3.1 工程概况 |
| 3.1.1 依托工程概况 |
| 3.1.2 工程特点 |
| 3.2 沥青质量分析 |
| 3.2.1 沥青质量对比分析 |
| 3.2.2 沥青质量变异性分析 |
| 3.2.3 沥青质量控制措施 |
| 3.3 集料与矿粉质量分析 |
| 3.3.1 集料质量分析 |
| 3.3.2 矿粉质量分析 |
| 3.3.3 集料质量控制措施 |
| 3.3.4 矿粉质量控制措施 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 混合料配合比设计与质量控制分析 |
| 4.1 LM2 标SMA-13 上面层配合比设计 |
| 4.1.1 SMA-13 目标配合比设计 |
| 4.1.2 SMA-13 生产配合比设计 |
| 4.1.3 SMA-13 配合比验证 |
| 4.2 LM2 标SUP-20 中面层配合比设计 |
| 4.2.1 SUP-20 目标配合比设计 |
| 4.2.2 SUP-20 生产配合比设计 |
| 4.2.3 SUP-20 配合比验证 |
| 4.3 LM2 标ATB-25 下面层配合比设计 |
| 4.3.1 ATB-25 目标配合比设计 |
| 4.3.2 ATB-25 生产配合比设计 |
| 4.3.3 ATB-25 配合比验证 |
| 4.4 沥青混合料室内试验指标质量控制 |
| 4.4.1 各标段混合料油石比质量控制 |
| 4.4.2 各标段混合料级配质量控制 |
| 4.4.3 各标段混合料体积指标质量控制对比 |
| 4.5 各标段沥青混合料性路用性能指标对比 |
| 4.5.1 高温稳定性指标对比 |
| 4.5.2 低温抗裂性指标对比 |
| 4.5.3 水稳定性指标对比 |
| 4.6 影响沥青混合料高温稳定性的灰关联分析 |
| 4.7 影响沥青混合料低温抗裂性的灰关联分析 |
| 4.8 影响沥青混合料水稳定性的灰关联分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 路面成型质量对比分析与评价 |
| 5.1 各标段压实度对比分析 |
| 5.1.1 影响路面压实度的灰关联分析 |
| 5.1.2 各标段压实度变异性对比 |
| 5.2 各标段渗水系数对比 |
| 5.2.1 影响路面渗水系数的灰关联分析 |
| 5.2.2 渗水系数变异性对比 |
| 5.3 各标段面层厚度对比分析 |
| 5.3.1 面层厚度变异性对比 |
| 5.4 各标段平整度对比分析 |
| 5.4.1 平整度变异性对比 |
| 5.5 路面检测指标影响因素分析与控制措施 |
| 5.5.1 压实度影响因素分析与控制措施 |
| 5.5.2 渗水系数影响因素分析与控制措施 |
| 5.5.3 平整度影响因素分析与控制措施 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 电子招投标研究 |
| 1.2.2 招投标监管研究 |
| 1.2.3 大数据技术在招投标中的应用研究 |
| 1.3 论文内容与结构 |
| 1.3.1 论文内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第2章 基础理论与技术方法 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 政府监管理论 |
| 2.1.2 协同管理理论 |
| 2.2 基础技术与方法 |
| 2.2.1 大数据技术 |
| 2.2.2 预测方法 |
| 2.2.3 预警方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管框架 |
| 3.1 铁路工程施工电子招投标监管现状 |
| 3.1.1 铁路工程施工电子招投标流程及优势 |
| 3.1.2 铁路工程施工电子招投标监管环节与重难点分析 |
| 3.1.3 铁路工程施工电子招投标监管存在问题 |
| 3.1.4 铁路工程施工电子招投标监管发展趋势 |
| 3.2 大数据驱动下招投标监管内涵与模式 |
| 3.2.1 大数据驱动下招投标监管内涵 |
| 3.2.2 招投标监管模式变革方向 |
| 3.3 大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管内容 |
| 3.3.1 招标人倾向性与限制性行为 |
| 3.3.2 投标人不正当竞争行为 |
| 3.3.3 评标专家履职行为 |
| 3.4 大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管概念模型 |
| 3.4.1 大数据技术应用路径分析 |
| 3.4.2 监管概念模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 铁路工程招标人倾向性与限制性行为监管研究 |
| 4.1 招标人倾向性与限制性行为监管内容分析 |
| 4.1.1 招标人倾向性 |
| 4.1.2 资格要求条件 |
| 4.1.3 最高投标限价 |
| 4.2 关系网络视角下的招标人倾向性预警 |
| 4.2.1 基于关系网络的招标倾向度测算方法 |
| 4.2.2 招标人倾向性预警模型 |
| 4.3 基于小概率法的限制性条件预警 |
| 4.3.1 小概率法基本原理 |
| 4.3.2 财务要求监测指标分析及预警模型 |
| 4.3.3 最高投标限价监测指标分析及预警模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 铁路工程投标人不正当竞争行为监管研究 |
| 5.1 投标人不正当竞争行为表现形式 |
| 5.1.1 合谋形式竞标 |
| 5.1.2 不合理报价形式竞标 |
| 5.1.3 履约能力不足情形下竞标 |
| 5.2 投标人串围标行为预警 |
| 5.2.1 串围标行为预警方法分析 |
| 5.2.2 基于SNA的投标人社团结构分析 |
| 5.2.3 投标人中标次数与投标次数函数拟合分析 |
| 5.2.4 投标人串围标行为综合预警模型 |
| 5.3 投标人异常报价预警 |
| 5.3.1 基于排序的投标报价过低或过高监测预警模型 |
| 5.3.2 偏差值修正情况下的不平衡报价预警模型 |
| 5.3.3 基于向量夹角余弦的相似性报价预警模型 |
| 5.4 投标人生产能力预警 |
| 5.4.1 生产能力测度方法分析 |
| 5.4.2 基于C-D生产函数的投标人生产能力测算模型 |
| 5.4.3 投标人实际剩余生产能力分析及产能不足预警 |
| 5.5 投标人财务状况预警 |
| 5.5.1 财务状况预警方法分析 |
| 5.5.2 基于功效系数法的财务绩效评价模型 |
| 5.5.3 投标人财务状况监测预警阈值 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 铁路工程评标专家履职行为监管研究 |
| 6.1 评标专家履职行为分析 |
| 6.1.1 外在行为分析 |
| 6.1.2 内在行为分析 |
| 6.2 评标专家异常评分预警 |
| 6.2.1 评标专家异常评分检测 |
| 6.2.2 评标专家评分偏差影响因素分析 |
| 6.2.3 评标专家异常评分预警路径 |
| 6.3 评标专家评分可靠性预警 |
| 6.3.1 评标专家评分可靠性分析方法 |
| 6.3.2 基于决策熵值的评分可靠性模型及预警阈值 |
| 6.4 评标专家评审能力预警 |
| 6.4.1 评标专家评审能力分析方法 |
| 6.4.2 基于logsig函数的评审能力模型及预警阈值 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文主要工作及结论 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）集装箱班轮的港口运行时间规律及其应用研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状及进展 |
| 1.2.1 关于集装箱班轮港口运行时间的概率分布研究 |
| 1.2.2 关于港口运行时间在集装箱港口管理中的应用研究 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 2 基础理论 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 随机过程 |
| 2.1.2 排队论 |
| 2.2 相关方法 |
| 2.2.1 数理统计方法 |
| 2.2.2 系统仿真方法 |
| 2.2.3 港口优化问题中适用算法 |
| 2.2.4 Pareto解的选择方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 集装箱班轮的港口运行时间规律分析及实证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 集装箱班轮的港口运行时间特征分析 |
| 3.2.1 运行特点 |
| 3.2.2 到港时间间隔及装卸服务时间特征分析 |
| 3.2.3 偏差时间特征分析 |
| 3.2.4 概率分布函数性质分析 |
| 3.3 数据采集与检验方法 |
| 3.4 集装箱班轮的到港时间间隔和装卸服务时间规律数据实证 |
| 3.4.1 间隔时间规律 |
| 3.4.2 服务时间规律 |
| 3.5 集装箱班轮的偏差时间规律数据实证 |
| 3.5.1 到港偏差时间规律 |
| 3.5.2 服务偏差时间规律 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于集装箱班轮港口运行时间规律的集装箱港口泊位通过能力估算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究背景 |
| 4.3 问题描述 |
| 4.3.1 集装箱码头通过能力 |
| 4.3.2 影响泊位通过能力的因素 |
| 4.3.3 泊位服务水平 |
| 4.3.4 基于E_k/E_k/S的集装箱码头复合排队过程 |
| 4.4 模型构建 |
| 4.4.1 模型假设 |
| 4.4.2 符号含义 |
| 4.4.3 数学模型 |
| 4.5 仿真流程设计 |
| 4.6 计算结果与讨论 |
| 4.6.1 不同概率分布函数对仿真结果的影响 |
| 4.6.2 两种管理方式下泊位通过能力对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于集装箱班轮港口运行时间规律的集装箱港口泊位分配计划优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 泊位分配计划 |
| 5.2.2 制定泊位分配计划的基本流程 |
| 5.3 模型构建 |
| 5.3.1 模型假设 |
| 5.3.2 符号定义 |
| 5.3.3 数学模型 |
| 5.4 算法设计 |
| 5.4.1 染色体编码 |
| 5.4.2 初始择优策略设计 |
| 5.4.3 遗传操作 |
| 5.4.4 内部仿真模块设计 |
| 5.5 数值计算 |
| 5.5.1 输入数据 |
| 5.5.2 计算结果 |
| 5.5.3 算法有效性检验 |
| 5.5.4 不同概率分布函数对机动时间损失计算的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于集装箱班轮港口运行时间规律的泊位及岸桥协同调度优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 模型构建 |
| 6.3.1 模型假设 |
| 6.3.2 符号定义 |
| 6.3.3 泊位及岸桥协同调度双目标优化模型 |
| 6.4 算法设计 |
| 6.4.1 染色体编码与初始种群生成 |
| 6.4.2 遗传操作 |
| 6.4.3 叠加式局部搜索算法设计 |
| 6.4.4 基于叠加式局部搜索的NSGA-Ⅱ算法步骤 |
| 6.4.5 Pareto解的选择 |
| 6.5 数值计算 |
| 6.5.1 基本数据 |
| 6.5.2 方案优化 |
| 6.5.3 不同概率分布函数对结果的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、数理统计在验证分析方法中的应用（论文参考文献）
- [1]浅析实验室认可中的数理统计方法[J]. 王子亮,王继荣. 质量安全与检验检测, 2021(05)
- [2]农作物病虫害识别关键技术研究综述[J]. 翟肇裕,曹益飞,徐焕良,袁培森,王浩云. 农业机械学报, 2021(07)
- [3]基于深度学习的网络安全分域态势评估研究[D]. 陶晓玲. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [4]衢州市红层区地下水化学组分异常识别与溯源研究[D]. 王广昊. 防灾科技学院, 2021(01)
- [5]基于责任卡识别与网络技术的拖拉机整机制造过程质量管理系统研究[D]. 姜超. 浙江大学, 2021(01)
- [6]电力大数据算法的选择与评估系统设计与实现[D]. 刘贺琦. 北京邮电大学, 2021(01)
- [7]万州区滑坡灾害位移与库水位及降雨响应关系研究[D]. 蒋宏伟. 中国地质大学, 2021(02)
- [8]公路沥青路面施工质量控制影响因素的分析与评价 ——以渭武高速公路为例[D]. 唐建华. 兰州理工大学, 2021(01)
- [9]大数据驱动下铁路工程施工电子招投标监管研究[D]. 乔柱. 北京交通大学, 2021(02)
- [10]集装箱班轮的港口运行时间规律及其应用研究[D]. 宋云婷. 大连海事大学, 2021(04)