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本文在对合肥市生活垃圾管理研究的基础上，用灰色关联度法分析了生活垃圾产量的影响因素，并用MATLAB编程求解关联度，从结果可知，合肥市生活垃圾产量与社会商品零售总额的关联程度最大，其次是人均生活消费支出，说明近几年合肥生活垃圾产量在受人口数量增加和经济快速发展影响的同时，受城市的商业化水平、社会商品零售总额和居民生活水平的提高等因素影响也很大。然后，我们运用灰色系统建立了GM (1, 1)的城市生活垃圾年产量预测模型

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乳业 作者 迈克尔·奥蒙迪·奥杜尔 描述 该网站通过每日，每周和每月的过程来计算奶牛场的销售额，并提供全年的总销售额。 使用的技术 HTML CSS JavaScript Git 现场现场

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本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。 在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。 提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。 SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。 受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出； 在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。 来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA- IPSO）方法在大多数实验中都是如此。 换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。