简介:古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。
简介:继2014年出台《振兴美国制造业和创新法案》(RevitalizeAmericanManufacturingandInnovationActof2014,RAMI)之后,美国围绕美国制造计划(ManufacturingUSA)构建制造业创新网络,持续强化美国的前沿技术创新能力和先进制造能力。近年来,美国对先进制造的支持路径愈发清晰,以支持国内制造企业为主体,加速推进创新中心建设,在提质增效和标准引领上效果显著。相对我国制造业创新中心的推进政策,美国对中小企业融入更重视,项目实施机制更完善,政策评估体系更精准,教育培训地位更优先。我国可在结合自身实际的同时借鉴美国经验,坚持支持本国制造业发展的政策定位,以制造业创新中心项目带动辐射,强化中小企业创新和制造业新型劳动力培育。