基于天然气管网的可压缩流模型与应用

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基于天然气管道网络的实际数据,通过改进的最小费用流规划模型,提出并构建了一种“以销定产”的天然气管网优化输送模型,并计算得出优化输送方案.研究过程发现,“近似模拟”和“类比优化”是一般常用的两类可压缩流优化方法,计算结果表明了应用规划模型解决可压缩流问题的有效性,同时也有别于一般常用方法.
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针对金融系统反洗钱监测过于依赖计算机筛查导致准确率和适应性较低的问题,将反洗钱监测系统的人机分离模式改进为人机耦合模式,并用真实交易数据训练机器学习算法以优化模型.经样本外验证和评估后发现,在人机耦合监测系统下,基于随机森林算法的机器学习模型具有更好的准确性和适用性.该监测系统对新型洗钱方式具有更强的适应能力,在保证监测准确率的同时,降低了可疑交易错误预警次数,提高了支付机构对可疑洗钱交易监测的效率.
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