Application of the fruit fly optimization algorithm to an optimized neural network model in radar target recognition

With the development of computer technology, there are more and more algorithms and models for data processing and analysis, which brings a new direction to radar target recognition. This study mainly analyzed the recognition of high resolution range profile (HRRP) in radar target recognition and applied the generalized regression neural network (GRNN) model for HRRP recognition. In order to improve the performance of HRRP, the fruit fly optimization algorithm (FOA) algorithm was improved to optimize the parameters of the GRNN model. Simulation experiments were carried out on three types of aircraft. The improved FOA-GRNN (IFOA-GRNN) model was compared with the radial basis function (RBF) and GRNN models. The results showed that the IFOA-GRNN model had a better convergence accuracy, the highest average recognition rate (96.4 %), the shortest average calculation time (275 s), and a good recognition rate under noise in-terference. The experimental results show that the IFOA-GRNN model has a good performance in radar target recognition and can be further promoted and applied in practice

Proyección de la demanda de turismo internacional en Puno: un enfoque SARIMA

Un componente importante que contribuye al crecimiento económico de la región de Puno, particularmente de la provincia de Puno, es el turismo; el número de llegadas de turistas internacionales a Puno viene mostrando una tendencia al alza moderada como resultado de algunos programas y promoción introducida por los gobiernos de Perú para atraer a turistas internacionales al país. Este estudio intenta modelar y pronosticar la demanda turística de Puno utilizando series temporales mensuales para el período comprendido entre enero de 2003 y diciembre de 2015, empleando los procedimientos de ARIMA estacional de Box-Jenkins, conocido como SARIMA. Estudio muestra los siguientes hallazgos: La demanda de turistas a la región de Puno, es una serie de tiempo estacionaria en tendencia determinística con un patrón fuerte de estacionalidad, lo cual podría a deberse a la temporada en el país de origen. El contraste de raíz unitaria de Zivot-Andrews determino que la serie presenta un quiebre estructural en octubre de 2010 cuando en el contraste se considera solo la tendencia y un quiebre estructural en el mes de febrero de 2012 cuando en el contraste se considera tanto el intercepto como la tendencia. Los resultados del estudio también muestran que el número de llegadas de turistas internacionales seguirá aumentando de manera moderada en un futuro próximo, lo cual sugiere que las autoridades del gobierno regional y nacional realicen inversiones en el sector y realicen esfuerzos para la promoción de atraer más turistas extranjeros

Sri Lanka – the wonder of Asia: analyzing monthly tourist arrivals in the post-war era

Using the monthly time series data, ranging over the period June 2009 to December 2018, the study applied the generalized Box-Jenkins SARIMA approach in an attempt to model and forecast international tourist arrivals in Sri Lanka.The ADF tests indicate that the tourism series is I (1). The study identified the minimum MAPE value and subsequently presented the SARIMA (0, 1, 1)(0, 1, 1)12 model as the optimal model to forecast tourist arrivals in Sri Lanka. Analysis of the residuals of the SARIMA (0, 1, 1)(0, 1, 1)12 model indicate that the selected model is stable and acceptable for forecasting tourism demand in Sri Lanka. The forecasted international tourist arrivals over the period January 2019 to December 2020 show a generally upward trend.In order to accommodate the forecasted growing numbers of international tourists, there is need for the construction of more infrastructure facilities