主成分分析法在我国税收预测中的应用

神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,已被广泛应用于经济预测中.针对经济预测中指标多、历史数据不足从而大大削弱神经网络的泛化能力问题,本文利用主成分分析法建立了税收的预测模型.结果显示:经主成分分析之后再进行预测,能从根本上降低神经网络规模,提高了神经网络的泛化能力.     

浅谈机床液压系统的故障诊断方法

本文通过对液压系统故障产生原因的分析以及特点的介绍,来分析液压系统故障的诊断方法,掌握液压系统的维修和维护知识.     

模糊逼近预测方法和统计数据相关性处理的预测意义

模糊逼近NFDE预测是一种新的模糊逼近定量预测方法,此方法给出了科学的分析统计数据以进行相关性数学处理并实现预测的公式.这些方法,其本身不仅作为一种预测方法而具有广泛的预测应用价值,而且能使我们从系统理论的角度来考察实际预测问题,使很多难以用现成方法解决的实际预测问题得到有效解决.     

基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型.通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时,为了提高过渡工况空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息.对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习,采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整.研究结果表明：采用该方法能精确预测过渡工况空燃比,预测模型的最大误差小于1%,平均误差小于0.5%.该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精确控制,提高车用汽油机过渡工况排放性能.     

基于灰预测理论的石油石化企业风险预测

在综合运用灰预测方法（灾变灰预测与数列灰预测理论）的基础上建立了石油石化企业风险预测模型，并对其投资经营风险做了仔细的分析和研究，预测了风险可能发生的时区及大致所造成的损失程度，最后以实例证明了该模型的有效性．     

移动通信网用户业务分析与预测方法

本文通过对移动通信网络所提供的业务种类和各种业务类型特点的分析,根据移动通信网络用户业务量预测的要求和特点,分析趋势外推法、瑞利多因素法、市场预测法、回归预测法和组合预测法等多种常用用户业务量预测方法的应用范围和优缺点,探讨在移动通信网络规划设计及优化工作中,如何正确选择适当的预测方法来进行用户业务量的分摘要:析和预测,从而保证移动通信网络规划设计及优化工作的正确性和准确性。     

基于区域的多光谱图像无损压缩

针对多光谱图像的冗余特点,提出一种多方式预测的多光谱图像无损压缩方法.多光谱遥感图像每一波段的图像本身存在空间冗余.不同波段图像之间存在谱间冗余.由于不同波段的成像对象是同一地域,具有相同的物理结构,虽然同一空间位置不同波段的像素值相差很大,但其与邻域的关系却是很相似的,同类地物在图像中占据一定区域,在不同的波段具有相似的纹理.因此,首先选择基于区域生长的分-合算法将多光谱图像分割成若干块互不重叠的均匀子区域;又由于各个子区域的纹理不同,因此对不同区域采用不同的预测方式,从而最大程度去除冗余;同时利用谱间结构相关,令各波段相同区域选用相同的预测方式,共享预测方式图可使多方式预测导致的附加存储代价大大缩小.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于人工免疫算法的电网负荷预测模型的研究

为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计和收敛效果等方面存在的缺陷。提出了一种进行电力系统负荷预测的新算法———人工免疫算法。该算法是根据高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行选择,通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用该模型于阜新地区负荷预测的实例中,结果表明,该模型与传统的神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的效果。     

无污染脱氧过程中外电路电压与熔池中氧含量的关系

为了解固体电解质脱氧的内部机理,对氧化锆固体电解质电池短路脱氧过程中的外电路电压随时间的变化进行了研究.通过电池电动势与时间关系的数学模型,得出外电路电压与熔池中氧含量的关系,从而根据外电路电压可以预测脱氧反应进行的程度.结果表明,实验数据与模型结果一致.     

热轧带钢力学性能预测模型及其应用

为实现对热轧带钢的屈服强度、抗拉强度、断裂延伸率等力学性能的预测及控制,利用人工神经网络技术,分别建立了根据生产工艺参数预测力学性能的质量模型,以及根据力学性能要求对生产工艺参数进行优化的逆质量控制模型.利用质量预测模型,分析得出屈服强度随卷取温度的上升而下降的变化规律,进而可以对组织性能进行在线调整,实现在线应用.