基于径向基神经网络的集装箱吞吐量组合预测

利用上海港国际集装箱吞吐量的历史数据,分别采用灰色预测法和三次多项式曲线模型建立了单项预测模型.利用径向基（RBF）神经网络对两个单项预测模型结果进行了组合预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,采用组合方法比采用单一预测方法的预测精度有了进一步的提高.最后,应用马尔可夫链预测模型对组合预测结果进行分析,增加了结果的可信性.     

基于最优组合预测模型的电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力规划及安全运行的基础,提高预测精度是电力负荷预测研究的重点,由于负荷预测的变化性和不确定性,单一的预测模型很难满足所有的预测情况;组合预测是将各个单项预测所得的结果选取适当的权系数进行加权平均的一种预测方法;采用灰色和时间序列作为单项预测模型,然后进行最优组合建立组合预测模型进行电力系统短期负荷预测;仿真实例表明:最优组合预测模型比单项预测模型具有更高的预测精度,具有一定的优越性。     

基于自适应神经网络集成的电子设备故障预测方法

为了实现装备的主动维修,针对电子设备故障预测问题,提出了一种基于自适应神经网络集成(ANNE)的电子设备故障预测方法。首先利用FCM 聚类算法生成个体网络训练样本,从而确定了神经网络集成的规模。ANNE 根据故障序列样本与个体网络训练样本的相似度动态调整权值,自适应神经网络集成根据装备故障历史数据建立故障预测模型,根据当前时间预测故障间隔时间。仿真实例证明,该方法对平稳的故障间隔时间数据进行故障预测的精度较高。     

变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.     

安徽省城镇居民人均消费的组合预测

在灰色预测、回归预测和时序预测基础上,建立1990到2009年安徽省居民人均消费组合预测模型,并通过误差指标评价体系对组合模型和单项预测模型进行评价,结果表明组合预测模型的各误差指标远低于三种单项预测模型预测误差指标值。最后预测了我省近三年城镇居民人均消费值并进行了评价。     

锅炉故障预测方法探析

锅炉故障预测是故障诊断的一部分,故障诊断的最终目的就是指导锅炉运行和维修。因此,进行锅炉故障预测,对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。从锅炉故障的可预测性、预测相关知识出发,进而分析常用的锅炉故障预测方法。     

锅炉故障预测方法探析

锅炉故障预测是故障诊断的一部分,故障诊断的最终目的就是为了指导锅炉运行和维修。因此,进行锅炉故障预测,对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。从锅炉故障的可预测性、预测相关知识出发,进而分析常用的锅炉故障预测方法。     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程。最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度。最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的。     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程.最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度.最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的.     

车用锂离子动力电池剩余寿命非线性组合预测研究

针对单一预测模型难以准确预测锂电池的剩余寿命（remaining useful life, RUL）难题,提出了非线性组合预测方法;利用相空间重构,对实验采集到的数据进行重构,将重构后的数据对改进Elman神经网络和非线性自回归（nonlinear autoregressive with exogenous input,NARX）神经网络这2个单项预测模型进行训练和预测;采用RBF神经网络对2个单项模型的预测值进行非线性组合,获得最终的RUL预测值．结果表明:非线性组合预测方法的均方根误差比PCA-NARX方法提高了近1%,比NARX方法提高了近2%,比改进Elman方法提高了近3%;非线性组合预测方法具有较高的精度及泛化能力,采用相空间重构技术有利于提高非线性组合方法的预测精度．      

某小型化电子设备热设计及试验验证

热设计是影响电子设备可靠性的一个重要因素,电子设备的小型化对热设计提出了更高的要求。对某小型化电子设备在方案阶段进行了热设计及热仿真分析,并对产品实物的散热进行了试验验证,探讨了小型化电子设备的一种热设计及试验验证方法。     

一种机载综合射频系统兼容能力试验方法

装备射频系统的兼容性是确保装备生存力和战斗力的一项重要综合能力。由于射频兼容涉及众多射频设备,交联关系复杂,对其的试验考核一直是装备综合能力试验的重点和难点。基于此,本文提出了一种机载综合射频系统兼容能力试验方法。本文首先介绍了综合射频系统兼容工作的基本原理,作为兼容能力试验方法设计的基础。进一步提出了基于正交法的射频兼容能力试验内容设计方法,从射频设备、射频设备工作模式进行了多层次的正交矩阵设计,并给出了试验设计结果的一般筛选原则。在此基础上,从功能和性能两个方面研究给出了射频兼容能力的评估准则,进而构建了一套射频兼容能力试验设计与评估方法。本文基于研究方法以某航空装备平台为例进行了案例分析,结果表明本文方法可以有效地支持对机载综合射频系统兼容能力的试验内容设计和兼容能力评估。     

高速公路机电设备使用寿命预测模型

中国对高速公路机电设备寿命的管理方法研究尚处于起步阶段,需要明确地制订出机电设备经济合理的使用寿命并及时对设备进行报废更新。本文在用Delphi法预测设备的物理寿命、用最小年平均费用法和低劣化数值法计算设备的经济寿命的基础上,提出了基于设备的物理寿命和经济寿命的综合预测新模型。利用Pareto原理确定综合预测模型的参数并计算出设备的使用寿命。通过实例分析,验证了本方法的有效性和实用性,可为高速公路机电设备的报废更新提供决策依据。     

基于多种互感器的低压电能计量器具全性能检验技术研究

传统检验技术无法达到低压电能计量器具全性能检验要求;且都是单一检验设备,影响检验可靠性。为此,提出一种新的基于多种互感器的低压电能计量器具全性能检验技术。建立一种融合多种互感器的全性能检验系统,选用的互感器包括电磁式互感器、模拟量输出型互感器以及数字量输出型互感器。给出脉冲采集器设计过程,通过采集器接收计量器具发出的脉冲,对标准互感器与模拟输出型电子式互感器的二次输出信号进行数字化处理;利用网口把经处理的信号传输至工控机。接收标准与检验通道数据后,通过检验方法对低压电能计量器具数据进行全性能检验。给出低压电能计量器具测量精度、不确定度和稳定度检验方法。实验结果表明,所提技术检验结果可靠。     

基于ARIMA-KF模型的船舶系统设备状态参数预测

针对目前大多数预测模型在船舶智能运维领域应用过程中存在的预测精度偏低、模型不易构建等问题,提出了自回归积分滑动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving-Average Model,ARIMA)和卡尔曼滤波(Kalman-filter,KF)相结合的船舶系统设备状态参数组合预测模型—ARIMA-KF模型。该模型首先构建了自回归积分滑动平均(ARIMA)单步和多步预测模型;然后利用卡尔曼滤波(KF)算法对ARIMA预测模型参数值进行寻优,得到ARIMA-KF组合预测模型;最后,基于组合模型对船舶海水冷却系统状态参数进行预测,将预测值与实船获取的实际值进行对比及误差分析。结果表明,采用基于ARIMA-KF组合模型比单一的ARIMA模型预测精度提高3%左右。研究结果对船舶系统设备的健康管理和视情维修具有一定的指导意义。     

基于离散型二项式系数组合模型的黄土湿陷性评估

为了快速精确地利用基本物性指标预测湿陷性黄土的湿陷性系数,基于多种数据挖掘方法提出了离散型二项式系数组合预测模型。首先,采用相关系数法和随机森林重要性指数法综合选取模型基本物性指标为饱和度、干密度、液性指数和天然含水量;然后,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）回归对黄土湿陷性系数进行预测,并将预测结果进行组合,得到4种单一模型、2种传统组合模型和离散型二项式系数组合模型预测结果;最后,利用6种不同精度指标对上述7种预测模型展开精度分析。结果表明：组合预测模型精度整体高于单一预测模型,且提出的离散型二项式系数组合模型各精度指标均为最优,平均相对误差为3.43%。可见提出的离散型二项式系数组合模型可为湿陷性黄土地区的工程设计提供参考。     

双向LSTM神经网络的航空发动机故障预测

准确的航空发动机故障预测能够为维修决策提供依据,提高装备完好率,避免灾难性故障并最小化经济损失。根据航空发动机传感器数据特点,提出一种基于双向长短期记忆（LSTM）神经网络的故障预测方法,建立故障预测模型,包括数据预处理、网络模型设计、训练与测试,得到在多种工作条件和故障下具有较强泛化能力的神经网络预测模型。使用C-MAPSS数据集对模型进行仿真验证,所提出的双向LSTM故障预测模型通过与RNN、GRU、LSTM时间序列模型对比,误差下降33.58%,得到更高的预测精度,非对称评分下降71.22%,具有更好的适应性。     

小型全集成化 LED 电子显示屏

介绍了一种易于制作、可靠性高和抗干扰性好的电子显示屏的设计,提出和讨论了全集成化驱动设计思想,详细分析了利用单片机（８０３１）内部硬件资源的硬软结合的抗干扰设计方案的实现。     

基于Android平台的智能操控终端的设计与实现

分析现有智能家居控制方案和Android操作系统的优点,针对搭建的便捷性、设备通用性、操作易用性和可行性,提出采用时下流行的Android系统及相关集成开发平台,设计并实现智能家居系统的操控终端;可解决传统方案存在的存在后续费用、控制距离限制大、穿透性差等问题,具有整体框架适用多数嵌入式手持终端设备及大多数Android终端的特点;经现场测试结果表明,终端实现的功能和性能满足设计要求,并被相关企业所采用.